Python编程实践与技巧

1、请简述运行Hello World程序的不同方式。

运行Hello World程序有不同方式,若已设置如PyCharm的IDE,可通过其“运行”菜单选项运行;若仅设置了Python解释器,在Windows系统可通过命令提示符运行,在Mac/Linux系统可通过终端窗口运行。

2、现在要确保你对程序实际的功能感到熟悉。尝试注释掉一些代码行,观察程序行为的变化,判断是否为预期的行为,并检查你是否对程序的运行情况感到满意。

要完成这个任务,需要按照以下步骤操作:

  1. 仔细研究给定的代码,理解其整体功能和每个部分的作用。
    代码实现了一个数字猜谜游戏,用户有4次猜测机会,根据猜测结果给出反馈,猜对则获胜,猜错则失败。

  2. 选择代码中的一些行进行注释。
    可以从关键的逻辑判断行、输出提示行等开始尝试。例如:
    - 注释掉 if count_number_of_tries == 4: break 这一行,程序将不再限制用户的尝试次数,用户可以一直猜测下去,直到猜对为止。
    - 注释掉 elif guess < number_to_guess: else: 分支下的 print 语句,用户将不会得到猜测数字是高了还是低了的反馈,游戏难度会增加。
    - 注释掉 if number_to_guess == guess: 分支下的获胜提示语句,当用户猜对数字时,将不会显示获胜信息。

  3. 每次注释掉一些行后,运行程序,观察程序的行为变化,并与预期的结果进行比较。
    如果结果与预期不符,需要重新检查代码逻辑,分析为什么会出现这种差异。

  4. 重复步骤2和3,对不同的代码行进行注释测试,直到对程序的各种行为都有清晰的理解,并且对程序的运行情况感到满意为止。

通过这样的操作,可以更深入地理解代码的工作原理,以及每一行代码在程序中的作用。

3、完成上述操作后,用你自己给用户的提示信息(传递给input函数的字符串参数)修改程序。确保每个字符串都用单引号字符(‘’)括起来;记住这些单引号表示字符串的开始和结束。

以下是根据要求修改后的程序示例,这里使用了不同的提示信息:

print('Hello, world')
user_name = input('请输入你的名字: ')
print('你好 ', user_name)

在这个示例中,将提示用户输入名字的信息修改为了中文 '请输入你的名字: ' ,并且使用单引号将其括起来,符合题目要求。你可以根据自己的需求修改提示信息。

4、尝试创建你自己的变量,并将值存储到这些变量中,而不是使用变量user_name。

以下是创建自己的变量并存储值的示例代码:

print('Hello, world')
# 创建自己的变量,遵循Python命名约定
new_user = input('请输入你的新用户名: ')
print('你输入的新用户名是 ', new_user)

在这个示例中,我们创建了一个名为 new_user 的变量,它遵循了Python的命名约定(全小写,单词之间用下划线分隔,具有一定描述性),并将用户输入的值存储到这个变量中,最后打印出来。

5、在程序中添加一个带有你自己提示信息的print()函数。

以下是在程序中添加一个带有自定义提示信息的 print() 函数后的代码:

print('Hello, world')
user_name = input('Enter your name: ')
print('Hello ', user_name)
print('This is my custom prompt: Have a nice day!')

在这个代码中,添加了 print('This is my custom prompt: Have a nice day!') 这一语句,其中 'This is my custom prompt: Have a nice day!' 就是自定义的提示信息。当运行这个程序时,会在输出用户姓名的问候语之后,再输出这条自定义的提示信息。

6、编写一个赋值语句,将两个数字(例如4 + 5)相加,并将结果赋给一个变量。

在Python中,可以这样实现:

result = 4 + 5

这里将4和5相加的结果赋给了变量 result 。当然,你也

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值