Python基础100题打卡Day17

连续项目管理的17天关键节点与优化策略 连续项目管理是现代学习与创作领域的重要方法论,其核心在于通过模块化任务分解和可视化进度追踪建立持续改进机制。从技术实现角度看,这类项目通常采用Git版本控制、自动化脚本和数据分析工具构建闭环系统,其中中期节点(如day17)的质量把控尤为关键。项目管理工具如Notion、GitHub Issues和Figma的版本历史功能,配合Python数据可视化,能有效解决进度追踪与动力维持问题。在编程学习、创意创作等场景中,合理设置里程碑奖励和社交化分享机制,可以显著提升项目完成率。本文特别探讨了项目进行到第17天时 阅读详情

题目六十五

请填写断言语句,以验证清单[2,4,6,8]中的每个数字是否均为偶数。

代码实现

data = [2, 4, 6, 8, 9, 11]
for i in data:
    if i % 2 !=0:
        print(i,"不是偶数")

运行结果

9 不是偶数
11 不是偶数

题目六十六

请编写一个从控制台接收基本数学表达式的程序,并打印评估结果。
示例:如果给出以下n作为程序的输入:
35 + 3
输出为:
38

提示:
使用eval()计算表达式。

代码实现

expression = input("请输入表达式:")
answer = eval(expression)
print(answer)

运行结果

请输入表达式:39*5
195

题目六十七

请编写一个在排序列表中搜索项目的二进制搜索函数。
函数应该返回要在列表中搜索的元素的索引。

提示:
使用if/elif处理条件。

代码实现

def findindex(Target_lst , Target_value):  #设置变量,需要找的列表和需要位置
    Target_MIN = 0
    Target_MAX = len(Target_lst)  #确定列表最大长度
    print("列表最大长度:",Target_MAX)
    while Target_MIN < Target_MAX:  #二分法的关键,就是确定上下界
        x = (Target_MIN + Target_MAX) // 2  #确定每次循环的中间点
        print("中间值:",x)
        possible_value = Target_lst[x]  #赋值切片列表中间值
        if Target_value == possible_value:
            return x  #如果可能值是需要找寻的值,返回列表位置
        elif possible_value < Target_value:
            Target_MIN = x
        elif possible_value > Target_value:
            Target_MAX = x

Target_lst = [1, 5, 8, 10, 12, 13, 55, 66, 73, 78, 82, 85, 88, 99]
print("指定元素的位置为:",findindex(Target_lst,82))

运行结果

列表最大长度: 14
中间值: 7
中间值: 10
指定元素的位置为: 10

题目六十八

请使用Python模块生成一个值介于10到100之间的随机浮点数。

提示:
使用 random.random() 在[0,1]中生成随机浮点数。

代码实现

import random
rand_num = random.uniform(10,100)
print(rand_num)

运行结果

99.78883586900852

题目六十九

请使用Python模块生成一个值介于5到95之间的随机浮点数。

提示:
使用 random.random() 在[0,1]中生成随机浮点数。

代码实现

import random
rand_num = random.uniform(5, 95)
print(rand_num)

运行结果

90.10963068168634
python打卡DAY17 print('shap_values[0,:,:] shape:',shap_values[0,:,:].shape)##这里也可以省略后面的写作shap_values[0】,代表第一个样本所有特征对所有类别的贡献,后面部位可以省略但是前面不能。# print(f'k={k}\n 惯性:{kmeans.inertia_:.2f}\n轮廓系数:{silhouette:.3f}\n CH系数:{ch:.2f}\n DB{db:.3f}') 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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题目三十一 定义一个函数,它可以打印一个字典,其中键是介于1到20之间的数字(都包括在内),值是键的平方。 代码实现 def dic(): dic = {i:i**2 for i in range(1,21)} print(dic) dic() 运行结果 输出结果: {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81, 10: 100, 11: 121, 12: 144, 13: 169, 14: 196, 15: 22

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