关于《python语言程序设计》课程的想法与建议

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python还有助于我进行相关专业知识的学习(比如求解梁的物理性质)这样的选修课没理由不好好学吧?所以,我一定会好好学习pythn的,否则怎么对得起自己,还有那些肠子都悔青的小伙伴呢?

要说建议嘛(其实真的没有什么,更方面都很好啦),唯一的一点就是希望能够多多举一些有趣又实用的例子,就像那条蟒蛇,诸如此类的就很好!

That‘s all

thank you!

时间: 2024-08-11 05:35:23

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关于python语言程序设计课程的认识与期望

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.????

我的python语言程序设计

当初选这门课程,是因为新区没课选了,就选择了一个本部的课,挑中了这个.其实我是有些无奈的,因为我的c语言学得一般,而Python语言程序设计这个课程一听就很高大上(有点难).在肖老师生动的讲解下,我了解到它要比c语言简洁,操作也比较简单,我开始对它产生了兴趣.未来,我希望在肖老师的帮助下能够掌握并很好地运用这门语言,也提升一下自己的逼格,哈哈哈哈~~~~期待!

Python语言程序设计之一--for循环中累加变量是否要清零

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/

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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

广东海洋大学 电子1151 孔yanfei python语言程序设计 第八周

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

对于Python这门课程的想法,计划和期望

我是一名大二信息安全专业的学生,从高中时就开始对计算机产生了浓厚的兴趣.只不过一直没有机会能够钻研,到了大学之后终于有机会发展自己的兴趣.大一时学完计算机导论和C语言后,发现自己已经被编程深深吸引住了.这学期我们也开始学习了java,通过这几节课的学习我感觉到Python和java其实很像,它们都是面向对象,不过Python更加易学,更容易上手.所以我对这门课更加有信心了,期望能够学好并掌握这门语言.

广东海洋大学 电子1151 孔yanfei python语言程序设计 第十二周

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

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#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{:.

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