最新《笨办法学python》学习笔记

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python教程/学习笔记

python教程/学习笔记

无论什么情况下,使用UTF-8 才是王道! 1 # -*- coding:utf-8 -*2 2.2.5. 导入 通常应该在单独行中使用导入。 例如:No: import sys, os Yes: import sys import os 但是这样也是可以的: from types import StringType, ListType imports 应该放在文件的顶部,仅在模块注释和文档字符串之后,在模块的全局变量和常量之前。 Imports 也是有顺序的:1)Python 标准库的import;2)第三方库的import;3)自定义的库的import; 并且在每组的import 之间使用一行空行分割。 2.2.6.以下地方不推荐出现空格: 1) 紧挨着圆括号,方括号和花括号的 如:"spam( ham[ 1 ], { eggs: 2 } )".写成"spam(ham[1], {eggs: 2})". 2) 紧贴在逗号,分号或冒号前的 如: "if x == 4 : print x , y ; x , y = y , x". 写成"if x == 4: print x, y; x, y = y, x". 3) 紧贴着函数调用的参数列表前开式括号的 如: "dict ['key'] = list [index]". 写成"dict['key'] = list[index]". 4) 紧贴在索引或切片下标开始的开式括号前 如: "dict ['key'] = list [index]".写成"dict['key'] = list[index]". 5) 在赋值(或其它)运算符周围的用于和其它并排的一个以上的空格,如: 1x=1 2y=2 3 long_variable = 3 写成 1x=1 2y=2 3 long_variable = 3 6)始终在这些二元运算符两边放置一个空格:赋值(=), 比较(==, <, >, !=, <>, <=,>=, in, not in, is, isnot), 布尔运算(and, or, not). 按 你的看法在算术运算符周围插入空格. 始终保持二元运算符两边空格的一致.一些例子: 1 i = i+1 2 submitted = submitted + 1 3 x = x*2 - 1 4 ypot2 = x*x + y*y

笨方法学 python

笨方法学 python

笨方法学python
1. 找一本入门级别的Python 书籍,例如《笨办法学Python》、《Python编程从入门到实践》等。

2. 观看一些Python 的视频教程,例如Bilibili 上的教学视频,可以进行搜索。

3. 寻找一些Python 的练习题,例如LeetCode、Python Challenge 等网站。

尝试用Python 解决这些问题。

4. 参加一些线上或线下的Python 学习活动,例如各种Python 社群、Hackathon 等。

5. 制定一个Python 的项目计划,并开始实践。

可以选择一些简单的项目来开始,例如爬虫、小游戏等,先模仿别人的代码,然后慢慢修改和创新。

6. 不断地学习、做项目和实践,找到好的学习资源和人,与他们交流学习经验。

如果有困难及时寻求帮助。

《python深度学习》笔记---6.1-2、wordembedding-利用Embedd。。。

《python深度学习》笔记---6.1-2、wordembedding-利用Embedd。。。

《python深度学习》笔记---6.1-2、wordembedding-利⽤Embedd。

《python深度学习》笔记---6.1-2、word embedding-利⽤Embedding 层学习词嵌⼊⼀、总结⼀句话总结:> 【考虑到仅查看每条评论的前 20 个单词】:得到的验证精度约为 76%,考虑到仅查看每条评论的前 20 个单词,这个结果还是相当不错的。

> 【没有考虑单词之间的关系和句⼦结构】:但请注意,仅仅将嵌⼊序列展开并在上⾯训练⼀个 Dense 层,会导致模型对输⼊序列中的每个单词单独处理,⽽没有考虑单词之间的关系和句⼦结构(举个例⼦,这个模型可能会将 this movie is a bomb和this movie is the bomb两条都归为负⾯评论)。

> 【添加循环层或⼀维卷积层】:更好的做法是在嵌⼊序列上添加循环层或⼀维卷积层,将每个序列作为整体来学习特征。

> model.add(Embedding(10000, 8, input_length=maxlen))from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom yers import Flatten, Densemodel = Sequential()# We specify the maximum input length to our Embedding layer# so we can later flatten the embedded inputs# 指定 Embedding 层的最⼤输⼊长度,以便后⾯将嵌⼊输⼊展平。

# Embedding 层激活的形状为 (samples, maxlen, 8)model.add(Embedding(10000, 8, input_length=maxlen))# After the Embedding layer,# our activations have shape `(samples, maxlen, 8)`.# We flatten the 3D tensor of embeddings# into a 2D tensor of shape `(samples, maxlen * 8)`model.add(Flatten())# We add the classifier on topmodel.add(Dense(1, activation='sigmoid'))pile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])model.summary()history = model.fit(x_train, y_train,epochs=10,batch_size=32,validation_split=0.2)1、Embedding 层理解?> 【字典:Embedding层实际上是⼀种字典查找】:最好将 Embedding 层理解为⼀个字典,将整数索引(表⽰特定单词)映射为密集向量。

python学习心得与体会

python学习心得与体会

python学习心得与体会在学习Python的过程中,我深深体会到了它作为一门编程语言的强大之处。

Python是一种高级、通用、解释型编程语言,它的简洁、易读和灵活性使得它在各个领域都有着广泛的应用。

首先,我想说的是Python的易学性。

相比于其他编程语言,Python拥有简洁明了的语法规则,使得初学者能够更快速地上手。

Python采用了缩进的方式来表示代码块,这使得代码的结构更加清晰易懂,也让程序员养成了良好的代码风格。

此外,Python内置了丰富的标准库,这些库包含了大量常用的功能模块,减少了开发人员的工作量,提高了开发效率。

其次,Python具有强大的跨平台性。

无论是在Windows、Linux还是MacOS系统下,Python都能够完美运行。

这让开发者不必为了不同的操作系统而更换编程语言,极大地方便了跨平台开发的需求。

而且由于Python的开源特性,它拥有庞大的开发者社区,可以及时获取到各种支持和教程,解决问题变得更加容易。

另外,Python的应用领域非常广泛。

无论是Web开发、数据分析、人工智能还是科学计算,Python都有着相应的库和框架支持。

例如,Django和Flask是Python的两个著名的Web开发框架,Pandas和NumPy则是Python中用于数据处理、分析的重要库。

此外,TensorFlow和PyTorch等库则为Python在人工智能领域的应用提供了有力支持。

总的来说,学习Python给了我很多启发和思考。

通过编写Python 程序,我培养了逻辑思维能力和问题解决能力,同时也提高了自己的动手能力和实践经验。

Python作为一门功能强大、灵活性高的编程语言,将会在未来的发展中扮演越来越重要的角色。

我会继续深入学习Python,探索它更广阔的应用领域,并不断提升自己的编程能力。

愿每一位学习Python的人都能够收获满满的成就感和喜悦!。

小甲鱼《零基础入门学习Python》课堂笔记

小甲鱼《零基础入门学习Python》课堂笔记

[键入公司名称]人生苦短,我用Python [键入文档副标题]徐辉[选取日期]目录01讲:我和Python的第一次亲密接触 (12)02讲:用Python设计第一个游戏 (15)03讲:小插曲之变量和字符串 (17)04讲:改进我们的小游戏 (19)05讲:闲聊之Python的数据类型 (21)06讲:Pyhon之常用操作符 (22)07讲:了不起的分支和循环1 (23)08讲:了不起的分支和循环2 (25)09讲:了不起的分支和循环3 (27)10讲:列表,一个打了激素的数组1 (29)11讲:列表,一个打了激素的数组2 (31)12讲:列表,一个打了激素的数组3 (33)13讲:元组,戴上了枷锁的列表 (36)14讲:字符串:各种奇葩的内置方法 (38)15讲:字符串的格式语句与操作符 (43)16讲:序列相关内置函数介绍 (46)1-16讲:阶段总结 (51)17讲:函数:Python的乐高积木 (52)18讲:函数:灵活即强大 (53)18讲2:py文件打包成exe文件 (55)19讲:函数:我的地盘我做主 (56)20讲:函数:内嵌函数和闭包 (58)21讲:函数:lambda表达式 (60)22讲:函数:递归是神马 (61)23讲:递归:这帮小兔崽子 (62)24讲:递归:汉诺塔 (63)17-24讲:阶段性总结 (64)25讲:字典:当索引值不好用时 (65)26讲:字典:当索引值不好用时2 (66)27讲:集合:在我的世界里,你就是唯一 (69)28讲:文件:因为懂你,所以永恒 (70)29讲:文件:一个任务 (72)30讲:文件系统:介绍一个高大上的东西 (75)31讲:永久存储:腌制一缸美味的泡菜 (79)31讲:异常处理:你不可能总是对的 (80)33讲:异常处理:你不可能总是对的2 (82)34讲:丰富的else语句和简洁的with (85)35讲:图形界面用户入门:EasyGui (87)36讲:类和对象:给大家介绍对象 (87)37讲:类和对象:面向对象编程 (89)38讲:类和对象:继承 (90)39讲:类和对象:拾遗 (91)40讲:类和对象:一些相关的BIF (94)41讲:类和对象:构造和析构 (96)42讲:类和对象:算术运算符 (98)43讲:类和对象:算术运算符2 (100)44讲:魔法方法:简单定制 (101)45讲:魔法方法:属性访问 (103)46讲:魔法方法:描述符 (105)47讲:魔法方法:定制容器 (108)48讲:魔法方法:迭代器 (109)序----小甲鱼四件在我步入职业软件开发生涯那天起就该知道的事情我的软件开发生涯开始于大约15年以前。

Python笔记

Python笔记

Python笔记1.在Python中数的类型有三种——整数、浮点数和复数。

其中整数类型⼜分为int (有符号整数)、long (长整数)和bool (布尔值)。

复数的例⼦:(-5+4j)。

在Python中不⽤区分’long int’类型,长整数范围仅受限于⽤户计算机的虚拟内存总数。

2.没有仅仅使⽤ASCII的字符串,原因是Unicode是ASCII的超集。

如果要严格使⽤ASCII编码的字节流,可⽤str.encode("ascii")。

默认所有的字符串的编码是Unicode。

(P14 in “A Byte of Python”)3.可以⽤单引号指定字符串,如:4.在双引号中的字符串与单引号中的字符串的使⽤完全相同,如:5.利⽤三引号("""or’’’),你可以指⽰⼀个多⾏的字符串。

你可以在三引号中⾃由的使⽤单引号和双引号,如:将会输出:6.⼀个字符串⼀旦创建,就不能再改变它。

(P16)7.如果把两个字符串按字⾯意义相邻放着,他们会被Python⾃动级连,如:等价于8.format⽅法:输出为:也可⽤字符串连接:来实现9.物理⾏是你在编写程序时所看见的。

逻辑⾏是Python看见的单个语句。

Python假定每个物理⾏对应⼀个逻辑⾏。

默认地,Python希望每⾏都只使⽤⼀个语句,这样使得代码更加易读。

如果你想要在⼀个物理⾏中使⽤多于⼀个逻辑⾏,那么你需要使⽤分号(;)来特别地标明这种⽤法。

分号表⽰⼀个逻辑⾏或语句的结束10.在Python中,每⾏开头的空⽩很重要,其⽤来决定逻辑⾏缩进的层次,从⽽来决定语句分组。

同⼀层次的语句必须有相同的缩进,每⼀组这样的语句称为⼀个块。

如:11.表达式可以被分解成操作符和操作数。

12.Python 也⽀持增量赋值。

如:等价于13.相同优先级的运算符按照从左向右的顺序计算(左结合性);相同优先级的赋值运算符有从右向左的结合顺序(右结合性)。

(完整版)Python基础学习笔记

(完整版)Python基础学习笔记

Python 基础学习笔记基于《Python语言程序设计基础(第2版)》第一部分初识Python语言第1章程序设计基本方法1.1 计算机的概念•计算机是根据指令操作数据的设备,具备功能性和可编程性两个基本特性。

•计算机技术发展阶段:1. 第一阶段:1946-1981年,“计算机系统结构阶段”。

2. 第二阶段:1982-2007年,“计算机网络和视窗阶段”。

3. 第三阶段:2008年至今,“复杂信息系统阶段”。

4. 第四阶段:月20年后某个时期开始,“人工智能阶段”。

1.2程序设计语言1.2.1程序设计语言概述•机器语言:直接使用二进制代码表达指令,可被计算机硬件直接识别和执行。

不同计算机结构的机器指令不同。

•汇编语言:使用助记符对应机器语言中的指令,可直接操作计算机硬件。

不同计算机结构的汇编指令不同。

机器语言和汇编语言都直接操作计算机硬件并基于此设计,统称“低级语言”。

•高级语言:用更接近自然语言的方式描述计算问题。

代码只与编程语言有关,与计算机结构无关。

1.2.2编译和解释高级语言按执行方式可分为采用编译执行的静态语言和采用解释执行的脚本语言。

•编译是将源代码转换成目标代码的过程。

•解释是将源代码逐条转换成目标代码同时逐条运行目标代码的过程。

1.2.3计算机编程•我学习Python的原因:1. 通过编程实现自动化,提高效率。

2. 通过编程了解一个新的广阔世界。

•学习一门编程语言(重点在于练习)1. 掌握该语言的语法2. 结合问题设计程序结构3. 掌握解决问题的能力1.3Python语言概述1.3.1 Python语言的发展Python语言是一个语法简洁、跨平台、可扩展的开源通用脚本语言。

•Python语言诞生于1990年,创世人为Guido。

•2000年10月,Python 2.0正式发布,2010年,Python 2.x系列发布最后一版(2.7)。

•2008年12月,Python 3.0正式发布,解释器内部采用完全面向对象的方式实现,代价是3.x系列版本无法向下兼容2.x系列的既有语法。

《python深度学习》笔记---4.4、过拟合与欠拟合(解决过拟合常见方法)

《python深度学习》笔记---4.4、过拟合与欠拟合(解决过拟合常见方法)

《python深度学习》笔记---4.4、过拟合与⽋拟合(解决过拟合常见⽅法)《python深度学习》笔记---4.4、过拟合与⽋拟合(解决过拟合常见⽅法)⼀、总结⼀句话总结:> 减⼩⽹络⼤⼩> 添加权重正则化> 添加 dropout 正则化1、机器学习的根本问题?> 优化和泛化之间的对⽴:机器学习的根本问题是优化和泛化之间的对⽴。

2、机器学习的根本问题是优化和泛化之间的对⽴:优化和泛化分别指什么?> 训练数据最佳性能:优化(optimization)是指调节模型以在训练数据上得到最佳性能(即机器学习中的学习)> 测试数据性能好坏:泛化(generalization)是指训练好的模型在前所未见的数据上的性能好坏。

3、训练开始时,优化和泛化是相关的?> 训练和测试数据损失都⼩:训练数据上的损失越⼩,测试数据上的损失也越⼩。

这时的模型是⽋拟合(underfit)的,即仍有改进的空间,⽹络还没有对训练数据中所有相关模式建模。

4、解决过拟合的最好⽅法?> 获取更多数据:为了防⽌模型从训练数据中学到错误或⽆关紧要的模式,最优解决⽅法是获取更多的训练数据。

模型的训练数据越多,泛化能⼒⾃然也越好。

> 【调节模型允许存储的信息量、对模型允许存储的信息加以约束】:如果⽆法获取更多数据,次优解决⽅法是调节模型允许存储的信息量,或对模型允许存储的信息加以约束。

> 迫使模型学习最重要的模式:如果⼀个⽹络只能记住⼏个模式,那么优化过程会迫使模型集中学习最重要的模式,这样更可能得到良好的泛化。

这种降低过拟合的⽅法叫作正则化(regularization)5、防⽌过拟合的最简单的⽅法就是减⼩模型⼤⼩?> 减少模型中可学习参数的个数:防⽌过拟合的最简单的⽅法就是减⼩模型⼤⼩,即减少模型中可学习参数的个数(这由层数和每层的单元个数决定)。

6、⽹络模型的容量?> 模型中可学习参数的个数:在深度学习中,模型中可学习参数的个数通常被称为模型的容量(capacity)。

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《笨办法学python》学习笔记(Python 3.6)
习题19 ex19.py
# -*- coding: utf-8 -*-
# 定义cheese_and_crackers这个函数,该函数有两个参数,分别是cheese_count 和boxes_of_crackers.
# 函数其实就是个print的集合
def cheese_and_crackers(cheese_count,boxes_of_crackers):
print("You have %d cheeses!" %cheese_count)
print("You have %d boxes of crackers!" %boxes_of_crackers)
print("Man that's enough for a party!")
print("Get a blanket.\n")
#屏幕上首先显示下一行的语句。

print("We can just give the function numbers directy:")
# 调用了这个函数,带入两个参数(20, 30)
cheese_and_crackers(20,30)
print("OR,we can use variables from our script:")
# 定义两个变量
amount_of_cheese=10
amount_of_crackers=50
#将定义的两个变量作为参数引入到函数中。

cheese_and_crackers(amount_of_cheese,amount_of_crackers)
print("We can even do math inside too:")
# 引入的参数是一个运算式
cheese_and_crackers(10+20,5+6)
print("And we can combine the two,variables and math:")
cheese_and_crackers(amount_of_cheese+100,amount_of_crackers+1000)
#自编练习1
def my_exercise_prg(prg1,prg2):
print("The fisrt number is %d." %prg1)
print("The second number is %d."%prg2)
print("The first number and the second number equals " ,end="")
print(prg1+prg2,".")
print("Let's do math!")
prg1=2
prg2=7
my_exercise_prg(prg1,prg2)
#自编练习2
def my_exercise_prg(prg1,prg2):
print("The fisrt number is %d." %prg1)
print("The second number is %d."%prg2)
print("The first number and the second number equals " ,end="")
print(prg1+prg2,".")
print("The first number minus the second number equals " ,end="") print(prg1-prg2,".")
print("Let's do math!")
print("Input your number:",end="")
prg1=input()
prg1_1=int(prg1)
print("Input your number:",end="")
prg2=input()
prg2_1=int(prg2)
my_exercise_prg(prg1_1,prg2_1)。

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