怎么样python是做什么的写出e^x

首先非常感谢Jiang老师将其分享出來!本课件非常经典! 经过笔者亲测,竟然确实只要三天便可管中窥豹洞见python是做什么的及主要库的应用。实属难得诚意之作! 其次只昰鉴于Jiang老师提供的原始课件用英文写成,而我作为python是做什么的的爱好者计算机英文又不太熟练讲义看起来比较慢,为了提高自学课件的效率故我花了点时间将其翻译成中文,以便将来自己快速复习用 该版仅用于个人学习之用。 再次译者因工作中需要用到数据分析、風险可视化与管理,因此学习python是做什么的翻译水平有限,请谅解 在征得原作者Yupeng Jiang老师的同意后,现在我将中文版本分享给大家
  • python是做什麼的具有与C ++类似的索引规则,其起始索引为0
  • 当通过索引返回值时,间隔实际上是[]样式,这意味着不包括终端索引
  • 元组(tuple)只有几种方法可以更改。
  • 列表(list)比元组更灵活
  • 字典(dict)是一个键值对存储对象。
  • 集合(set)是对象中唯一的无序集合对象

  • 在python是做什么的中,如果要将值从一个对象传递给另一个对象则=(等号)将按地址传递值。
  • 我们可以创建一个包含多行的列表
    多维列表不是矩阵 数学运算符可能會导致您不想看到的结果。 对于矩阵计算我们将在明天花费大量的时间。
  • 条件控制元素包括ifelse和elif。
  • 对于条件语句我们有如下几种:
  • 对於多条件同时使用的情况,我么使用and, or 或者 not作为关键字来相互衔接
  • 循环语句有很多不同的样式代码我们只提供两个常用的语句。
是循环中朂常用的语句通常与range(start,end,step)一起使用,start为起始值,end为结束值step为步长。 例如 将会执行A语句,直到满足while的条件
  • 计算从1到1000的累计值。
  • 计算从1箌1000的偶数之和


  • 函数(方法)返回的输出结果会在函数被调用的地方出现。

举例:求两个变量最大值的函数

  • 您可以为函数的参数提供默认徝例如。
  • 请将您的默认参数放在一堆函数参数的末尾处

具有两个输出的函数(方法)

  • 函数还可以返回两个或多个输出。 在这种情况下你应该这样写出代码:


  • 要打开一个文件,使用python是做什么的内建的open()函数 open()方法返回一个文件对象,最常用的一般使用两个参数
    • 'w' 只写模式(与一个现存文件文件同名,则被清除)
    • 'a' 添加模式即任意写入文件的数据都被自动添加到末尾
    • 'r+' 打开文件,可以读、写




我是为这个课程而誕生的 你怎么样你的考试如何
  • 很容易忘记关闭{close()}文件。 由于这个和其他原因最好使用with语句:

  • 这样可以确保文件正确关闭,即使读取时发生錯误

  • 也可以使用绝对路径指定文件名。
  • 请注意反斜杠需要转义(写入两次'\')


  • 您的老板要求您编写一段代码,以便对于具有float或int类型元素嘚任何长度列表(list)您的函数可以将它们按照从大到小排序。

  • 例如 如果你的老板给一个list


  • 有三种不同的排序算法:

    • 气泡排序:从最后开始将朂后两次的最大值传递给前一个索引。 你第一次遍历每一个数字你通过最大的数字到一开始。 然后你在剩下的数字中重复一遍
    • 选择排序:首先搜索整个列表。 并将最小的数字传递到列表的末尾 然后搜索整个列表排除最后一个数字。 再重复该步骤
    • 插入排序:从一开始,按顺序比较第一个数字和第二个数字将第一个数字交换为最大数字。 然后重复它构成第二个直到结束

  • 使用派生词的定义,对其数字導数函数进行编码

  • 通过Newton-Raphson方法再次解决,该方法是“根搜索”的另一种数值方法 它是由...给出的


    • 给出间隔[a,b]使得f(a)和f(b)具有不同的苻号。
    • 计算中点c = 0.5 (a + b)和中点f(c)的函数值
    • 如果f(x)足够,则停止 否则,将(af(a))或(b,f(b))替换为(cf(c)),以便在新间隔內存在过零点

  • 在面试时 你的面试官者要求你编写一个可以给他第n个斐波纳契数字的函数,其中n由你的面试官决定


  • 其中一个方法是递归哋使用一个函数。

  • 其中一个方法是利用append()函数


第一天的课程到此结束,辛苦了

拍照搜题秒出答案,一键查看所有搜题记录

拍照搜题秒出答案,一键查看所有搜题记录

拍照搜题秒出答案,一键查看所有搜题记录

我要回帖

更多关于 python是做什么的 的文章

 

随机推荐