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Python Numpy 入门实例教程(含20道练习题)

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简介:
《Python Numpy入门实例教程》是一本专为初学者设计的学习指南,通过详细的讲解和20个实战练习题帮助读者掌握Numpy库的核心功能与应用。 适合初学者的numpy包教程,题目在代码前面以注释形式给出,并包含入门级算法示例。

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客服
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  • Python Numpy 20
    优质
    《Python Numpy入门实例教程》是一本专为初学者设计的学习指南,通过详细的讲解和20个实战练习题帮助读者掌握Numpy库的核心功能与应用。 适合初学者的numpy包教程,题目在代码前面以注释形式给出,并包含入门级算法示例。
  • Python-PyTorch-OpenCV-Numpy
    优质
    本课程旨在通过实践项目带领初学者掌握Python编程及其在PyTorch深度学习框架、OpenCV计算机视觉库和Numpy科学计算中的应用。适合零基础学员循序渐进地提升技能。 Python是当今最流行的编程语言之一,在数据科学与人工智能领域尤为突出,凭借其易读性、丰富的库支持及强大的社区而广受欢迎。本教程旨在带你入门Python,并通过实践操作深入理解PyTorch、OpenCV和NumPy这三个关键库。 我们首先从Python的基础知识开始。作为一种高级编程语言,Python拥有动态类型系统与垃圾回收机制,使得编写代码变得简洁高效。其语法清晰明了,非常适合初学者快速上手。在`basic_op_demo.py`文件中,你可以看到一些基础操作的示例,包括变量声明、条件语句、循环和函数定义等概念。 接下来我们将探讨PyTorch——一个用于机器学习与深度学习领域的开源框架。以其动态计算图及直观API著称,使得构建和训练神经网络变得更为简单。在`pytorch_basic.py`文件中,你将学会如何定义张量(Tensor)、执行基本运算,并且能够搭建并训练简单的神经网络模型。理解张量是使用PyTorch的关键所在,它们可以被视为多维数组,在这些数组上可进行各种数学操作。 NumPy则是Python中的一个基础科学计算库,提供了高效的多维数组对象——ndarray以及大量的数学函数来处理这些数组。在`numpy_basic.py`中,你将学习如何创建、操作和索引数组,并利用广播规则执行元素级运算。对于大量数据的处理来说,NumPy特别有用,是数据分析与机器学习算法的基础工具。 然后我们转向OpenCV——一个强大的计算机视觉库。支持多种编程语言包括Python,在图像及视频处理方面提供了一系列函数。在`opencv_basic.py`文件中,你可以了解如何读取和显示图像、执行基本的图像变换(如平移、缩放与旋转),以及进行颜色空间转换等操作。此外,OpenCV还包含了用于特征检测、对象识别及图像分割等功能,是进行图像分析处理不可或缺的工具。 本入门程序涵盖了Python编程、深度学习(PyTorch)、数值计算(NumPy)和计算机视觉(OpenCV)的基础知识。通过这些实践操作,你将能够建立起对这些库扎实的理解,并为后续项目开发与研究打下坚实基础。记得在实践中不断探索试验,这有助于深化理解并提高你的技能水平。祝你在学习过程中取得成功!
  • Python20
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    本书籍或资源包含20个精心挑选的Python编程练习题,旨在帮助学习者通过实践提升编码技巧和解决问题的能力。适合初学者到中级程序员使用。 这里有20多道Python练习题以及许多前端代码示例,非常适合新手学习和实践。
  • Python、项目和编
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    本资源为初学者提供全面的Python学习路径,包含基础教程、实践项目与各种难度的编程练习题,帮助掌握Python语言核心技能。 Python教程、项目及编程题 Python教程提供了从基础到高级的全面学习内容,涵盖语法、数据结构、函数与模块等内容。通过完成各种项目实践可以加深理解,并将所学知识应用在实际问题中。此外,解决不同难度级别的编程题目能够锻炼逻辑思维能力和解决问题的能力。 这是一段关于Python相关资源和活动的信息汇总,包括了教程的学习路径介绍以及如何利用具体案例来掌握语言特性和最佳编码习惯的建议。同时强调了练习的重要性,在实践中提升技能水平是学习过程中不可或缺的一部分。
  • Python基础知识100答案).pdf
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    本书收录了100道精选Python基础题目及详细解答,涵盖语法、数据结构与常用模块,适合初学者巩固编程技能。 Python100道基础入门练习题(附答案) 实例001:数字组合 题目: 有四个数字:1、2、3、4,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?各是多少? 程序分析: 遍历全部可能,把有重复的去掉。 ```python num = 0 for a in range(1,5): for b in range(1,5): for c in range(1,5): if((a != b) and (a != c) and (b != c)): print(a,b,c) num += 1 print(num) ``` 实例002:个税计算 题目: 企业发放的奖金根据利润提成。利润(I)低于或等于10万元时,奖金可提10%;利润高于10万元,低于20万元时,低于10万元的部分按10%提成,高于10万元的部分,可提成7.5%;20万到40万之间时,高于20万元的部分,可提成5%;40万到60万之间时高于40万元的部分,可提成3%;60万到100万之间时,高于60万元的部分,可提成1.5%,高于100万元时,超过100万元的部分按1%提成。从键盘输入当月利润I,求应发放奖金总数? 程序分析: 分区间计算即可。 ```python profit = int(input(请输入当月的利润:)) if profit <= 10: bonus = profit * 0.1 elif 10 < profit <= 20: bonus = (10*0.1) + ((profit - 10)*0.75) # 其他区间类似计算... print(应发放的奖金总数为:,bonus) ```
  • Python,附带
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    《Python编程入门,附带实践练习》是一本专为初学者设计的学习指南,书中不仅详细讲解了Python语言的基础知识,还提供了丰富的实例和动手实践项目,帮助读者快速掌握编程技巧。 Python程序设计基础是初学者的理想选择,它的语法简洁明了且易于理解,并具备强大的库支持及丰富的社区资源。本资料包涵盖了Python的基础知识与实践应用,适合学习者进行自我提升和练习。 《Python程序设计-教学大纲+教案.docx》通常包含课程的教学目标、课程安排、每个主题的详细讲解内容以及可能的实践项目。教学大纲会指导你从变量、数据类型、控制结构(如if语句、for循环、while循环)等基本概念开始,逐步深入到函数、模块、异常处理和面向对象编程等进阶主题。教案则包含了具体的课堂活动与习题,帮助巩固所学知识。 《Python程序设计与算法基础教程(第2版)-微课版.rar》是一本深入学习Python编程及算法的教材。它详细讲解了数据结构(如列表、元组、字典和集合)、算法分析(包括时间复杂度和空间复杂度)、排序和搜索算法,并且展示了如何使用Python实现这些算法。此外,该版本可能包含了视频教学内容,使学习过程更加生动直观。 源码文件夹中通常包含示例代码或练习题答案,通过阅读与运行这些代码可以加深对Python的理解,也可以尝试修改和优化它们以提升编程技能。其中的实例涵盖了简单的Hello World程序、文件操作、网络编程及数据库交互等多种实际应用场景。 PPT课件包含了教师在课堂上使用的幻灯片,通常简洁地总结了关键知识点,并可能配有图表与示例,便于记忆。这些资料可以作为复习材料使用,帮助快速回顾课程内容。 学习Python时重要的一步是动手实践。通过编写代码能更好地理解Python的工作原理并提升解决实际问题的能力。可以从简单的程序开始尝试,例如实现一个计算器或文本游戏,然后逐步挑战更复杂的任务。持续练习和查阅文档对于提高编程技能至关重要。 此外,还有许多强大的库支持Python编程:NumPy用于科学计算、Pandas用于数据分析、Matplotlib与Seaborn用于数据可视化、Django及Flask则可用于Web开发。掌握这些库将使你在Python的世界中更加游刃有余。 本资料包提供了一个全面的Python学习路径,从基础到实践再到高级主题,通过系统的学习和实际操作,你将能够掌握Python编程的基本技能,并为后续深入学习或职业发展奠定坚实的基础。
  • C#
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    《C#入门编程练习题》是一本专为初学者设计的学习指南,通过丰富的实例和习题帮助读者掌握C#语言的基础知识与编程技巧。 C#基础编程练习题包括在VS2010中实现的详细代码,可供参考。
  • Python100
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    《Python编程练习题100道》是一本精心编排的实践指南,包含从基础到高级的各种编程挑战,旨在帮助读者通过实际操作提升Python编程技能。 这段文字介绍的内容包括基础和进阶两个部分,涵盖了语法、web开发等方面的知识。
  • Excel VBA——包素材与
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    《Excel VBA入门教程》是一本专为初学者设计的学习指南,书中不仅详细讲解了VBA的基础知识和编程技巧,还提供了丰富的练习素材,帮助读者通过实践加深理解。 Excel VBA基础教程包括以下内容:第1章介绍VBA基础知识;2-11节涉及工作簿的综合运用,特别是如何拆分工作簿;第3章讲解单元格区域的操作方法;第4章涵盖事件过程的相关知识;第5章则专注于数组的应用。
  • PyTorch.md
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    本教程旨在为初学者提供全面的PyTorch编程入门指导,涵盖基础概念、操作实践及经典案例分析,并辅以丰富的实战练习题。 这个Markdown文档是一个针对PyTorch的入门教程,涵盖了以下几个方面: 1. 简要介绍了什么是PyTorch及其功能——它是基于Python的一个科学计算库,可以作为NumPy的一种替代品,并且非常适合于深度学习的研究。 2. 教授了如何使用和操作张量(Tensor),这是在PyTorch中类似于NumPy数组的核心数据结构。教程包括创建、算术运算、切片索引、维度变换以及将张量与NumPy数组互相转换的方法。 3. 详细解释了自动微分(Autograd)机制,展示了如何用它来计算导数和梯度。 4. 利用一个简单的前馈神经网络的例子演示了定义模型的步骤:包括创建损失函数、执行反向传播以及使用优化器(如SGD)更新参数的过程。 5. 强调并解释了自动微分的工作流程,并具体说明了grad_fn属性在其中的作用。 总的来说,这个教程是一个很好的PyTorch入门资料,它循序渐进地介绍了基本概念和主要功能模块,为初学者提供了有效的学习材料。