我的python语言程序设计

最近学到了Pyhton中循环这一章.之前也断断续续学过,但都只是到了函数这一章就停下来了,写过的代码虽然保存了下来,但是当时的思路和总结都没有记录下来,很可惜.这次我开通了博客,就是要把这些珍贵的学习思考总结记录下来.从现在开始. 关于这一章始终有几个难点不懂.第一个就是每次循环过后,其中的累加变量是否要清零?这个问题困扰了我许久.很多次写完代码运行时发现,计算结果和我想要的结果根本不同.比如在<Python语言程序设计>这本书里,第5章习题第27题: 计算π的值:π =4 * (1 - 1/

四.流程控制 在这块,Python与其它大多数语言有个非常不同的地方,Python语言使用缩进块来表示程序逻辑(其它大多数语言使用大括号等).例如: if age < 21: print("你不能买酒.") print("不过你能买口香糖.") print("这句话处于if语句块的外面.") 这个代码相当于c语言的: if (age < 21) { print("你不能买酒.") print("不过你能买

六.包与模块 1.模块module Python中每一个.py脚本定义一个模块,所以我们可以在一个.py脚本中定义一个实现某个功能的函数或者脚本,这样其他的.py脚本就可以调用这个模块了.调用的方式有三种,如下: [python] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片 ################################### ## package and module #### ## a .py file define a module which

八.SVM的实现之SMO算法 终于到SVM的实现部分了.那么神奇和有效的东西还得回归到实现才可以展示其强大的功力.SVM有效而且存在很高效的训练算法,这也是工业界非常青睐SVM的原因. 也就是说找到一组αi可以满足上面的这些条件的就是该目标的一个最优解.所以我们的优化目标是找到一组最优的αi*.一旦求出这些αi*,就很容易计算出权重向量w*和b,并得到分隔超平面了. 这是个凸二次规划问题,它具有全局最优解,一般可以通过现有的工具来优化.但当训练样本非常多的时候,这些优化算法往往非常耗时低效,以致

跟老师说实话,其实一开始选这个课有点后悔,因为学了C语言之后,就再也不想写程序什么的了,真的是一点也听不懂.但是上了几节课之后,感觉还挺有意思,因为看到了写出的程序真正的作用,总之比C语言有趣多了.目前对本门课程的期望就是最后考试及格就可以,但如果在接下来的学习中做得还比较顺利的话,希望可以取得好成绩.以后还有许多事情需要请教老师希望老师能多多帮助,感谢老师.????

在选修这门课之前,有很多小伙伴跟我说:"千万别选python,这门选修课很难的."我当时虽然没有同意他们的说法,却也不敢否定,因为之前对于C语言和MATLAB的学习确实很艰难.所以,我犹豫了.但或许是对于学分的渴望吧(这个选修课学分多一分--),我一咬牙就报了这门好像很难的选修课. 然而,事情并没有想象中的那么糟,开学第一堂课上的很轻松愉快,而且对于python有了全新的认识(原来的认识根本就是错的说)老师也很"亲民",平时成绩也很多有木有-除此之外,学习好pyth

#TempConvert.py TempStr = input("请输入带有符号的温度值: ") if TempStr[-1] in ['F', 'f']: C = (eval(TempStr[0:-1]) - 32)/1.8 print("转换后的温度是{:.2f}C".format(C)) elif TempStr[-1] in ['C', 'c']: F = 1.8*eval(TempStr[0:-1]) + 32 print("转换后的温度是{:.

原文地址:https://www.cnblogs.com/lxk-python/p/9769998.html

实例1: 温度转换???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 描述 这是"实例"题,不需要作答.???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 温度的刻画有两个不同体系:摄氏度(Celsius)和华氏度(Fabrenheit).???????????????