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Python123第二周课程

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简介:
Python123第二周课程涵盖了基础语法与数据结构入门,包括变量、条件语句、循环以及列表和字典等核心概念,为编程初学者打下坚实的基础。 ### 一、基础知识 - **turtle库简介**:1969年诞生的程序设计入门工具,是Python标准库之一。 - Python生态系统包括: - 标准库:随解释器直接安装到操作系统的功能模块; - 第三方库:需要额外安装的功能模块。 - 库(Library)、包(Package)和模块(Module)的概念略有不同,但初学者可以统称为模块。将turtle视为一个真实的绘图工具,其运动轨迹即为绘制的图像。 ### 二、turtle的绘图窗体 - **画布空间**:turtle库中的画布最小单位是像素;例如,100长度的直线表示该线段由100个像素组成。 - 调用`turtle.setup(width, height, startx, starty)`可以设置绘制窗口的位置和大小。其中`startx`和`starty`参数指定了窗体左上角在屏幕上的位置坐标。

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客服
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  • Python123
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    Python123第二周课程涵盖了基础语法与数据结构入门,包括变量、条件语句、循环以及列表和字典等核心概念,为编程初学者打下坚实的基础。 ### 一、基础知识 - **turtle库简介**:1969年诞生的程序设计入门工具,是Python标准库之一。 - Python生态系统包括: - 标准库:随解释器直接安装到操作系统的功能模块; - 第三方库:需要额外安装的功能模块。 - 库(Library)、包(Package)和模块(Module)的概念略有不同,但初学者可以统称为模块。将turtle视为一个真实的绘图工具,其运动轨迹即为绘制的图像。 ### 二、turtle的绘图窗体 - **画布空间**:turtle库中的画布最小单位是像素;例如,100长度的直线表示该线段由100个像素组成。 - 调用`turtle.setup(width, height, startx, starty)`可以设置绘制窗口的位置和大小。其中`startx`和`starty`参数指定了窗体左上角在屏幕上的位置坐标。
  • Python123
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    Python123第四周课程上带领学习者深入掌握Python编程的基础知识和技巧,内容涵盖函数使用、数据结构以及简单的程序设计方法。适合初学者进阶学习。 第四章 程序的控制结构 4.1 程序的分支结构 4.2 实例:身体质量指数BMI 4.3 程序的循环结构 4.4 模块:random库的使用 4.5 实例:圆周率计算 程序得控制结构包括顺序结构、分支结构和循环结构。其中,程序的分支结构包含单分支结构、二分支结构、多分支结构以及异常处理。 **单分支结构** 根据判断条件的结果选择不同的运行路径。(如果,则…) # 单分支示例 guess = eval(input()) if guess == 99: print(猜对了) 另外,当条件为真时会执行相应的代码。 例如: ```python if True: print(猜对了) ``` 在这个例子中,由于`True`是恒定的条件,因此程序一定会输出“猜对了”。
  • 吴恩达三部分练习tf_utils.py
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    本简介探讨了吴恩达深度学习课程第二周第三部分的实践内容,重点在于编写和使用tf_utils.py文件,该文件提供了TensorFlow实用工具函数,帮助学员更好地理解和实现神经网络。 吴恩达第二课第三周练习tf_utils.py代码亲测有效,大家可以试一下。注意,应该是吴恩达第二周的内容。
  • 吴恩达深度学习:datasets和lr_utils
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    本课程为吴恩达深度学习系列的第一周第二节课,主要内容涉及数据集管理和逻辑回归工具包使用(datasets和lr_utils),旨在帮助学员掌握基本的数据处理技能。 吴恩达深度学习系列课程的第一课第二周编程练习Logistic Regression with a Neural Network mindset使用了datasets和lr_utils.py文件。
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    本资料为吴恩达深度学习课程第二部分第二周的学习材料,包含优化算法实现文件opt_utils.py和测试用例文件testCases.py。 包含:opt_utils.py,testCases.py,......亲测可用!
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    本简介对应吴恩 ant 博士深度学习专项课程第二门课《改进你的神经网络和实践》中的第三周编程练习。通过这一部分的学习与实践,学员将掌握随机初始化、使用numpy库进行矩阵操作、搭建多层隐藏单元的深层神经网络等技能,并进一步理解如何优化深层网络模型以提高其性能。 吴恩达的深度学习第二课第三周编程作业可以直接运行,有助于你更好地掌握深度学习的原理,并为你的深度学习之旅打下坚实的基础。后续会持续更新更多内容。
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    本资料包含Python数据挖掘课程第六周到第十周的任务内容,涵盖数据处理、特征工程及模型训练等实践环节,旨在提升学员的数据分析与挖掘能力。 Python数据挖掘是一个涵盖广泛领域的主题,它涉及到从原始数据中提取有价值的信息的过程。在这个课程作业中,我们将重点关注第06周到第10周的学习内容,这些内容通常涵盖了数据分析的基础、数据预处理、特征工程、建模以及模型评估等多个方面。在Python中,我们主要利用pandas、NumPy和Scikit-learn等库来实现数据挖掘任务。 1. **pandas库**:pandas是Python中用于数据操作和分析的核心库,提供了DataFrame和Series等数据结构,便于进行数据清洗、整合和分析。在第06周的学习中,你可能已经掌握了如何读取CSV、Excel文件,并能够执行数据筛选、排序和聚合的操作。 2. **数据预处理**:第7周的课程可能会涉及数据预处理,包括处理缺失值(如填充或删除),异常值以及进行标准化和归一化等操作。此外,你可能还学习了如何处理分类变量,例如独热编码(one-hot encoding)的方法。 3. **特征工程**:在第8周的学习中,你可能会接触到特征选择与构造新特征的概念。这包括理解各个特征对模型的影响以及通过组合现有特性创建新的有意义的特性的方法。你可能使用过相关性分析、主成分分析(PCA)或其他技术来进行有效的特征选择。 4. **机器学习模型**:第9周的学习内容可能会涵盖监督学习的基本概念,如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等算法。同时,你可能已经了解了如何训练这些模型,并且知道调整超参数的重要性以及理解模型的训练误差和验证误差。 5. **模型评估与调优**:在第10周的学习中,重点可能会放在使用准确率、精确度、召回率、F1分数和AUC-ROC曲线等指标来评价模型性能上。此外,你可能也学习了交叉验证技术以避免过拟合,并通过网格搜索或随机搜索方法优化模型的超参数。 在这个过程中,ljg_resource可能是包含练习数据、代码示例或者作业解答的资源文件。在实际的学习中,你需要将理论知识与实践操作相结合,这不仅需要掌握编程技能,还需要具备良好的统计学和业务理解能力。通过这个课程,你将能够运用Python进行高效的数据挖掘,并为未来的数据分析项目打下坚实的基础。
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  • 吴恩达深度学习练习及解答
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  • 2022年吴恩达机器学习专项作业
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    本作业为2022年度吴恩达机器学习专项课程中第二章节第三周的学习任务,涵盖正则化技术、神经网络基础等核心概念的实际应用练习。 本资源包含2022年吴恩达机器学习专项课程C2W3的测验作业以及改进后的Python编程Jupyter notebook版本作业。