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Python IDLE中多行代码的执行.PNG

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简介：
本图展示了如何在Python IDLE环境中执行多行代码，帮助用户了解和掌握IDLE中的高级操作技巧。 在使用Python的IDLE编写多行代码程序时，可以先选择“File”菜单中的“New File”，然后在新打开的编辑框里输入代码。完成后保存文件，在主界面中查看运行结果。

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  • Python IDLE中多行代码的执行.PNG
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    本图展示了如何在Python IDLE环境中执行多行代码，帮助用户了解和掌握IDLE中的高级操作技巧。 在使用Python的IDLE编写多行代码程序时，可以先选择“File”菜单中的“New File”，然后在新打开的编辑框里输入代码。完成后保存文件，在主界面中查看运行结果。
     
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    本教程介绍如何使用Python自带的集成开发环境(IDLE)来编写、编辑和执行Python代码，适合初学者入门。 ### IDLE下Python文件编辑与运行操作详解 #### 一、引言 IDLE是Python自带的一款集成开发环境（IDE），对于初学者来说非常友好。本段落将详细介绍如何使用IDLE来编辑并运行Python文件，包括文件编辑的基本操作、运行Python程序的步骤以及一些额外的小技巧。 #### 二、IDLE简介 IDLE全称为Integrated DeveLopment Environment，它是Python的标准配置之一，用于编写和运行Python程序。尽管功能相对简单，但对于初学者而言已经足够强大，能够满足基本的学习需求。 #### 三、Python文件编辑操作 ##### 1. 创建新文件 在IDLE中创建新文件非常简单： - 打开IDLE； - 在“File”菜单中选择“New File”，这将打开一个新的空白文档供您编写代码； - 编写您的Python代码； - 完成后，通过“Save”或“Save As”选项保存文件。确保使用`.py`扩展名。 ##### 2. 编辑已存在的文件 如果您想要编辑一个已有的Python文件，请按照以下步骤操作： - 打开IDLE； - 在“File”菜单中选择“Open”，然后浏览到目标文件的位置并打开它； - 文件将自动加载到IDLE，您可以开始编辑代码； - 完成后记得保存。 #### 四、运行Python文件 ##### 1. 运行Python程序 在IDLE中运行Python文件非常直观： - 打开您要运行的Python文件； - 在“Run”菜单中选择“Run Module”，快捷键通常是F5； - 如果一切正常，程序将在下方的交互式控制台执行，并显示输出结果。 ##### 2. 示例 为了更好地理解如何在IDLE中运行Python程序，请看以下示例： ```python print(Hello, World!) ``` 操作步骤如下： 1. 在“File”菜单中选择“New File”，创建一个新的Python文件； 2. 将上述代码复制粘贴到新文件里； 3. 保存该文件，例如命名为`hello.py`； 4. 使用快捷键F5或在“Run”菜单中选择“Run Module”运行程序； 5. 控制台将显示输出结果：“Hello, World!” #### 五、补充知识点 ##### 1. 关于`#!usrbinpython3` - 这行代码称为shebang（井号+感叹号），用于指定解释器。 - 在Linux/Unix系统中，如果文件的第一行包含这样的shebang，那么操作系统会使用指定的Python版本来运行该脚本； - Windows系统下由于扩展名决定了打开方式，因此此功能不起作用。 ##### 2. 将IDLE设置为默认文本编辑器 为了方便地用IDLE作为默认的文本编辑器，请按以下步骤操作： - 查找idle.exe文件的位置，默认位于`Python版本\Lib\idlelib`目录下； - 右键点击一个`.py`文件，选择“打开方式”>“选择其他应用”，然后找到并选中idlexe； - 勾选“始终使用此应用打开.py文件”。 #### 六、总结 通过本段落，您应该已经掌握了如何在IDLE里编辑和运行Python文件的基本操作。尽管功能简单，但对于学习Python来说已足够强大。希望这些信息能帮助您更高效地进行编程实践。 以上就是关于IDLE下Python文件编辑与运行操作的详细介绍，希望能对您的学习有所帮助。如有任何疑问或建议，请随时反馈。
     
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    本文章介绍如何使用Python的sklearn库中的LinearRegression模型结合Recursive Feature Elimination（RFE）方法进行特征选择，并提供详细的代码示例。 在Sklearn中使用LinearRegression运行RFE的Python代码示例如下： ```python from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.feature_selection import RFE # 创建一个回归数据集 X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, noise=0.5) # 初始化线性回归模型 lr = LinearRegression() # 使用RFE进行特征选择，指定要选择的特征数量为3 rfe = RFE(lr, n_features_to_select=3) rfe.fit(X, y) # 输出选定的特征 print(rfe.support_) print(rfe.ranking_) ``` 这段代码首先导入了必要的库和函数，并创建了一个用于回归的数据集。然后，它初始化了一个线性回归模型并使用递归消除法（RFE）来选择最重要的3个特征。最后，打印出哪些特征被选中以及每个特征的排名情况。 请注意根据实际需求调整`n_features_to_select`参数以适应不同的应用场景。
     
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