python 基础Day1HW

本指南通过实际案例教授Python基础操作,包括打印“Hello, World!”、输入两个数值并计算它们的乘积、输出多行字符串、展示Python禅及输入浮点数进行向下取整运算。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

##第一步say hello
print("hello, world")



##输入x y,输出乘积
x, y = input().split(",")

x=int(x)

y=int(y)

print(f"the product of {x} and {y} is: {x*y}")



#####输出多行结果
print("""

@@@@@@@@@@@@&!ii@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@vvvnnnnnnnn8@@@@@@@@@@@@@@@@@@@!ii@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@6zvvvvvnnnnnnnooon@@@@

""")



####The Zen of Python
import this



#######输入浮点数,输出其向下取整Math Floor
x=float(input())

import math # 使用库前先导入 Python 内置数学库 math 为例

print(math.floor(x))

### 李宏毅 2021 机器学习 Homework 1 的资料 李宏毅教授的《机器学习》课程在全球范围内广受欢迎,其配套的作业也成为了许多学生和从业者的学习资源。Homework 1 主要围绕线性回归模型展开,涉及数据预处理、特征工程以及模型训练等内容。 #### 数据集介绍 在 Homework 1 中使用的数据集主要来源于空气质量监测数据[^1]。该数据集中包含了多个传感器采集到的不同时间段内的空气污染物浓度以及其他气象因素的信息。通过这些数据,目标是预测特定时间点上的 PM2.5 浓度。 以下是数据加载与初步清理的部分代码示例: ```python import sys import numpy as np import pandas as pd # 加载 CSV 文件并跳过无关列 data = pd.read_csv('hwdata/hw1/train.csv', encoding='big5') data = data.iloc[:, 3:] # 前三列为无意义字段,去除掉 data[data == 'NR'] = 0 # 将缺失值替换为零 raw_data = data.to_numpy() # 转换为 NumPy 数组以便后续操作 ``` 这段代码展示了如何从原始文件中读取数据,并将其转换成适合进一步分析的形式[^2]。 #### 特征提取过程 为了构建有效的输入向量用于训练模型,在完成基本的数据导入之后还需要执行一系列步骤来提取有用的特性。下面是一段关于按月份组织每日采样片段的例子: ```python month_data = {} for month in range(12): sample = np.empty([18, 480]) for day in range(20): sample[:, 24*day : 24*(day+1)] = \ raw_data[18 * (20*month + day) : 18 * (20*month + day + 1), :] month_data[month] = sample ``` 此脚本按照每个月份分别存储每天连续二十四小时的各项指标测量结果[^2]。 #### 进一步优化建议 除了基础的任务实现外,还可以尝试多种方法改进性能,比如调整批量大小(batch size),改变激活函数类型等等。例如增大批次尺寸至更高数值如 `128` 或者甚至更大可以加速收敛速度;而选用 ReLU 替代 sigmoid 则有助于缓解梯度消失现象的发生概率[^3]。 --- ### 总结 综上所述,针对李宏毅老师的 Machine Learning Course - Homework 1 ,我们不仅了解到了具体的编程实践细节还包括了一些可能提升效果的技术手段探讨。希望以上信息能够帮助您更好地理解这份功课的要求及其解决方案思路!
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