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《中学生这样学习Python》配套源码

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简介:
本书为《中学生这样学习Python》一书提供配套源代码和实践案例,帮助读者更好地理解和掌握编程知识与技巧。 《中学生可以这样学Python》配套源码为初学者提供了一个资源集合,旨在帮助中学生更好地理解和实践Python编程语言。这个压缩包包含了一系列的代码示例,覆盖了从基础到进阶的不同主题,有助于学生逐步掌握这门语言的核心概念。 1. 文件命名结构:每个文件名如“例9-2.py”、“例11-1.py”,暗示着这些是教材中的特定练习或例子。数字部分可能是章节号,用于对应教材中的相应内容。“例9-2.py”可能对应第九章第二个示例。 2. Python基础知识:源码通常会涵盖Python的基本语法,包括变量定义、数据类型(如整型、浮点型和字符串)、运算符、控制流程(例如if-else条件语句、for循环和while循环),以及列表和字典等基本数据结构的使用方法。 3. 编程概念:通过分析这些源码文件,学生可以学习如何组织代码逻辑,理解函数定义与调用,并掌握模块化设计来解决复杂问题。例如,“例7-1.py”可能涉及函数的定义和应用,“例4-9.py”则可能会涵盖更复杂的控制流或数据处理。 4. 实践应用:文件如“例8-2.py”、“例4-5.py”,展示了数据分析、简单算法实现或者小游戏编写等实际应用场景,这有助于学生将理论知识转化为实践技能。 5. 进阶主题:“例11-2.py”和“例11-1.py”可能涉及更高级的主题如面向对象编程(类与对象)、异常处理以及文件操作。此外,这些示例也可能包含一些Python标准库的使用方法。 6. 学习方法:通过模仿编写、调试代码,并理解每行代码的作用,学生可以加深对Python编程的理解。同时,对比不同示例可帮助了解相同功能的不同实现方式,培养编程思维能力。 7. 自我评估:运行和修改这些源码可以帮助学生检查自己的理解程度,并通过实际运行结果来验证代码的正确性。这有助于提升解决问题的能力以及调试技巧。 《中学生可以这样学Python》配套源码是一个宝贵的学习资源,它提供了丰富的实践案例,让学生在实践中学习Python编程语言,逐步掌握相关技能并为未来的进一步学习打下坚实的基础。

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客服
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  • Python
    优质
    本书为《中学生这样学习Python》一书提供配套源代码和实践案例,帮助读者更好地理解和掌握编程知识与技巧。 《中学生可以这样学Python》配套源码为初学者提供了一个资源集合,旨在帮助中学生更好地理解和实践Python编程语言。这个压缩包包含了一系列的代码示例,覆盖了从基础到进阶的不同主题,有助于学生逐步掌握这门语言的核心概念。 1. 文件命名结构:每个文件名如“例9-2.py”、“例11-1.py”,暗示着这些是教材中的特定练习或例子。数字部分可能是章节号,用于对应教材中的相应内容。“例9-2.py”可能对应第九章第二个示例。 2. Python基础知识:源码通常会涵盖Python的基本语法,包括变量定义、数据类型(如整型、浮点型和字符串)、运算符、控制流程(例如if-else条件语句、for循环和while循环),以及列表和字典等基本数据结构的使用方法。 3. 编程概念:通过分析这些源码文件,学生可以学习如何组织代码逻辑,理解函数定义与调用,并掌握模块化设计来解决复杂问题。例如,“例7-1.py”可能涉及函数的定义和应用,“例4-9.py”则可能会涵盖更复杂的控制流或数据处理。 4. 实践应用:文件如“例8-2.py”、“例4-5.py”,展示了数据分析、简单算法实现或者小游戏编写等实际应用场景,这有助于学生将理论知识转化为实践技能。 5. 进阶主题:“例11-2.py”和“例11-1.py”可能涉及更高级的主题如面向对象编程(类与对象)、异常处理以及文件操作。此外,这些示例也可能包含一些Python标准库的使用方法。 6. 学习方法:通过模仿编写、调试代码,并理解每行代码的作用,学生可以加深对Python编程的理解。同时,对比不同示例可帮助了解相同功能的不同实现方式,培养编程思维能力。 7. 自我评估:运行和修改这些源码可以帮助学生检查自己的理解程度,并通过实际运行结果来验证代码的正确性。这有助于提升解决问题的能力以及调试技巧。 《中学生可以这样学Python》配套源码是一个宝贵的学习资源,它提供了丰富的实践案例,让学生在实践中学习Python编程语言,逐步掌握相关技能并为未来的进一步学习打下坚实的基础。
  • Python编程》
    优质
    本书旨在为初学者提供全面而实用的Python编程指南,涵盖语言基础、数据结构、函数及模块等核心内容。适合自学与教学使用。 《源代码全书》包含16章内容,深入剖析了Python的内部工作原理,并使用99%以上的案例代码基于Python 3.5.1编写(除少数新特性外也适用于Python 3.4.x、最新版的Python 3.5.2以及Python 3.6)。书中极个别实例采用了Python 2.7.11,但同样适应于其他版本如最新的Python 2.7.12。本书不仅涵盖了代码优化和系统编程的知识,还涉及安全编程的相关内容,旨在满足不同层次读者的需求。 此外,《源代码全书》通过小提示、技巧展示以及拓展知识等形式提供了丰富的额外信息,这些细节往往超出章节标题的范围,需要仔细研读才能完全理解其精髓。这本书适合Python程序员作为开发指南使用,并且可以成为高等院校计算机专业和软件工程专业的教材选择之一;同时它也是一本为Python爱好者提供的指导书籍。
  • Python》讲义.pdf
    优质
    《这样学习Python》是一本面向初学者的教学资料,通过简洁明了的方式介绍了Python编程语言的基础知识和实用技巧,帮助读者快速入门并掌握Python编程。 董付国老师的《Python可以这样学》一书提供了相应的代码示例及讲义,格式为PDF,便于阅读。附带的代码有助于更好地理解原书内容,并且也可以作为独立的Python练习材料,非常适合初学者使用。
  • 助你OpenCV3
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    本书提供丰富的OpenCV 3.x库函数示例程序和详尽注释源码,帮助读者深入理解计算机视觉技术原理与实践应用。 学习Opencv3的配套源代码的同学可以下载相关资料。
  • Python【董付国】
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    《这样学Python》是由董付国编著的一本Python编程入门书籍,适合初学者系统学习Python语言的基础知识与实战技巧。 本书共包含16章内容,深入探讨了Python的内部工作原理,并使用超过99%的案例代码采用Python 3.5.1版本编写(除了少数新特性外,同样适用于Python 3.4.x、最新的Python 3.5.2以及Python 3.6)。极个别示例则基于Python 2.7.11实现。本书还介绍了如何优化Python代码,并涵盖了一些系统编程和安全编程的知识点,适合不同层次的读者。 书中通过小提示、技巧分享及扩展知识等形式提供了额外的学习内容,这些都超出了章节目录所展示的内容范围。因此需要仔细阅读才能充分理解书中的精髓与奥秘所在。 这本书不仅适合作为Python程序员的技术参考手册,也可以作为高等院校计算机科学专业以及软件工程专业的教材使用;同时对于对Python感兴趣的爱好者来说也是一本非常实用的指导书籍。
  • 《机器算法交易实战》Python
    优质
    本书提供了一系列基于Python编程语言实现的机器学习算法在金融交易中的应用实例和源代码,旨在帮助读者掌握利用机器学习技术进行智能投资的方法与技巧。 《交易机器学习(第 2 版,2020 年 5 月)》这本书全面介绍了如何利用机器学习技术为算法交易策略增加价值。书中涵盖了广泛的机器学习技术和方法,并详细展示了构建、回测以及评估预测信号的交易策略的过程。 本书分为四个部分:第一部分涵盖数据源和开发过程的不同方面;第二部分介绍基本的ML和技术,用于策略开发;第三部分专注于自然语言处理的专业技术应用;第四部分则深入探讨从简单的多层前馈网络到卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN),自动编码器(Encoder-Decoder架构),以及深度强化学习等高级算法。 本书旨在为读者提供战略视角,概念理解和实用工具,以便通过将机器学习应用于交易和投资过程来增加价值。它强调了机器学习作为交易机器学习(ML4T)工作流程的一部分的重要性,并展示了如何利用广泛的有监督、无监督及增强式学习算法从与不同资产类别相关的各种数据中提取洞察力。
  • Face3D 笔记之 3DMM
    优质
    本笔记是学习Face3D过程中关于3D Morphable Model(3DMM)的配套资料总结,涵盖理论解析与实践应用。 欢迎大家关注学习笔记。
  • 《图解机器:Matlab代Python实现合集.zip
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    本资料包为《图解机器学习》一书提供的辅助材料,内含基于Matlab编写的各类算法源码及对应的Python语言实现文件,便于读者对照学习。 《图解机器学习》是一本广受读者欢迎的书籍,它以直观易懂的方式介绍了机器学习的基本概念与算法。这本书中的所有Matlab代码实现以及对应的Python版本被包含在内,旨在帮助读者深入理解理论并能在实践中应用这些算法。 两种语言各有特点:Matlab是一种强大的数学计算软件,而Python则凭借简洁语法和丰富库支持,在数据科学领域广泛应用。通过对比这两种语言的实现方式,我们可以更好地掌握机器学习算法的本质,并提升编程能力。 此资源包中可能包含作者或整理者的名称Kwan1118(具体含义不明),以及书中讨论的各种机器学习算法的代码实现,例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。这些文件预计会包括: 对于Matlab代码: - 数据预处理:数据清洗、标准化和归一化。 - 模型训练:各种模型的参数初始化及梯度下降优化方法。 - 模型评估:交叉验证与准确率、精确率、召回率等指标的应用。 - 可视化:利用强大的图形绘制功能展示决策边界等,帮助理解算法工作原理。 在Python实现中: 1. 使用Numpy和Pandas进行数据读取及预处理; 2. 利用Scikit-learn简化模型构建过程; 3. 采用Tensorflow或Keras搭建复杂的神经网络架构。 通过对比Matlab与Python的代码,可以观察到它们在效率、易用性和可扩展性上的差异。Matlab适合快速原型开发和数值计算,而Python则更适合大规模项目及团队合作环境,并且拥有活跃社区支持丰富的资源库。 学习这些实现不仅可以加深对机器学习理论的理解,还能提升编程技巧,在数据分析和人工智能领域发挥更大作用。无论是使用Matlab还是Python掌握其算法实现方式都将使你在相关工作中更加游刃有余。
  • 《深度强化实战》
    优质
    本书《深度强化学习实战》的配套代码资源,包含书中的所有实验和案例,帮助读者通过实践掌握深度强化学习的关键技术。 《深度强化学习实战》一书的配套代码来自Manning公司出版的同名书籍。