Python基础经典代码实战:6个案例助你迅速入门Python编程!

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对于许多人来说,刚开始学习Python编程时,可能会感到有些困难和挑战。对于初学者而言,Python编程语言可能是一个全新的世界,需要花费时间和精力去掌握它。在学习Python的初期,很多人会感到无从下手,不知道该从哪里开始学习。

此外,学习Python也需要不断地练习和实践,这可能会给初学者带来一定的压力和焦虑。他们可能会发现自己需要花费很多时间去学习语法、理解代码以及调试程序。这些困难可能会让初学者感到沮丧和无助,甚至有些人会在学习过程中放弃。

但是,随着学习的不断深入,初学者可能会逐渐掌握Python编程的基础知识,理解语法规则,熟悉常用代码技巧,对编程的思维也会有所提高。这种成就感和进步的感觉可以激励初学者坚持不懈地学习Python编程,最终达到掌握Python编程的目标。今天我来分享Python基础比较经典的场景代码。

1.判断任意3个数的大小,按从大到小排列

a=input("请输入第一个数:")
b=input("请输入第二个数:")
c=input("请输入第三个数:")
a=int(a)
b=int(b)
c=int(c)
if a>b>c:
    print(a,b,c)
elif a>c>b:
    d=c;c=b;b=d
    print(a,b,c)
elif b>a>c:
    d=b;b=a;a=d
    print(a,b,c)
elif b>c>a:
    d=b;e=c;b=e;c=a;a=d
    print(a,b,c)
elif c>a>b:
    d=c;e=a;f=b;c=f;b=e;a=d
    print(a,b,c)
elif c>b>a:
    d=c;c=a;a=d
    print(a,b,c)
else:
    print(a,b,c)

或者

a=input("请输入第一个数:")
b=input("请输入第二个数:")
c=input("请输入第三个数:")
a=int(a)
b=int(b)
c=int(c)
if a>b>c:
    print(a,b,c)
elif a>c>b:
    print(a,b,c)
elif b>a>c:
    print(a,b,c)
elif b>c>a:
    print(a,b,c)
elif c>a>b:
    print(a,b,c)
elif c>b>a:
    print(a,b,c)
else:
    print(a,b,c)

2.判断闰年

i=int(input("请输入年份:"))
if ((i%4==0) and (i%100!=0)):
    print("%d年是闰年"%i)
else:
    print("%d年不是闰年"%i)

3.成绩按等级划分

score=int(input("请输入您的成绩:"))
def func(score):
    if score >100 or score <=0:
        return"wrong score .must between 0 and 100."
    elif score >= 90:
        return"A"
    elif score >= 80:
        return "B"
    elif score >= 70:
        return "C"
    elif score >=60:
        return "D"
    else:
        return "E"
print(func(score))
 
或者用嵌套选择结构
 
score=int(input("请输入您的成绩:"))
def func(score):
    degree = "DCBAAE"
    if score >100 or score <=0:
        return"wrong score .must between 0 and 100."
    else:
        index =(score-60)//10
        if index >= 0:
            return degree[index]
        else:
            return[-1]
print(func(score))

4.计算1加到100的值

s=0;n=1
while n<=100:
    s=s+n
    n=n+1
print(s)
 
或者用for-else语句配合使用
 
s=0
for i in range(1,101):
    s=s+i
else:
    print(s)

5.打印下列图形

*
**
***
****
*****
 
i=1
while i<=5:
    j=1
    while j<=i:
        print("*",end="")
        j=j+1
    print("\n")
    i=i+1

6.计算1到100的奇数之和及偶数和

n=1;sum_odd = 0;sum_even = 0
while n <= 100:
    if (n%2==0):
        sum_even = sum_even + n
    else:
        sum_odd = sum_odd + n
    n=n+1
print("奇数和为%d,偶数和为%d" %(sum_odd,sum_even))
 
或者
 
sum_odd = 0;sum_even = 0
for n in range(1,101):
    if (n%2==0):
        sum_even = sum_even + n
    else:
        sum_odd = sum_odd + n
print("奇数和为%d,偶数和为%d" %(sum_odd,sum_even))

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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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Python诞生于1989年,第一个公开版本于1991年问世python基础知识点总结图解。作为一门历史悠久的语言,Python具有代码简短、可读性强等先天优势python中turtle画蝴蝶。Python是一个很全面的语言,尤其是在数据科学、机器学习和AI方面,有着非常出色的表现。所以,我也加入到了Python的学习中来。入门Python学习心得分享给大家:学习期间,学习了很多知识,每天抱着快乐学习的心态,认识了很多朋友,每天和他们交流交流学习心得,很是开心。

Bxwfjdjdbdgj的博客 693

Python编程的未来:从入门到精通,AI大模型助你一臂之力

开发AI智能应用,就下载InsCode AI IDE,一键接入DeepSeek-R1满血版大模型! 标题:Python编程的未来:从入门到精通,AI大模型助你一臂之力 引言:Python为何如此受欢迎? 在当今快速发展的科技时代,Python作为一门强大的编程语言,凭借其简洁、易读和功能丰富的特点,成为了许多初学者和专业开发者的首选。无论是数据科学、机器学习、Web开发还是自动化脚本编写,Pyth...

BlackironLynx23的博客 704

干货!适合编程小白的经典Python书籍推荐

近些年来,Python的热度一直处于上升阶段。到目前为止,Python已经成为和Java一样备受编程爱好者追捧的编程语言。因此越来越多的人都选择学习Python,只是很多人由于缺乏编程基础,不知道怎么开始学习Python。下面我将为大家推荐一些比较好的经典学习书籍,各种难易程度都有,大家可以选择适合自己的进行阅读学习~ 1、《Python编程:从入门到实践》 从编程初学者的角度看,该书是一门入门极佳的教材。从入门到实践,该书几乎是手把手教学,而且还能做到绝不啰嗦。因此如果你需要一本入门书籍,选择《Pyth

xiaoxijing的博客 1043
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