python practice 02

本文详细介绍了Python中的分支和循环结构,包括if、if-else、if-elif-else分支结构及for、while循环结构的使用方法。此外还讨论了Python中如何通过if-elif-else语句模拟switch语句的功能,并提供了几个实用的编程示例。

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1. 写出python中的几种分支结构,并解释其执行过程;

(1) if:
if 表达式:  #条件
    语句      #输出

(2)if...else...
if 表达式:  #条件

    语句      #输出
else:         #其他条件
    语句      #其他输出

(3)if...elif...else...
if 表达式:    #条件1
    语句        #输出1

elif 表达式: #条件2  

    语句        #输出2

else:          

     语句       #其他输出


2. 写出python中的几种循环结构,并解释其执行过程;

(1)for循环
for i in range(m.n,x):
    循环的语句         #条件

         语句              #输出


(2)while循环
while 表达式(或者True,False):
    循环的语句        #条件
         语句             #输出


(2)while ... else .....
while 表达式:
    循环语句      #条件1  

        语句         #输出1

else:

        语句          #输出2


3. python中是否支持switch语句?如果支持,写出该语句格式;
   如果不支持,说说python中怎样可以实现相同的功能;

在python里面不支持switch语句,如果想实现switch的效果,就是使用if...elif...elif...else...语句


3. python中是否支持switch语句?
   如果支持,写出该语句格式;
   如果不支持,说说python中怎样可以实现相同的功能;


编程

1.(课堂的编程) 处理字符串"1Xa7YzU",最终分别打印数字,大写字母和小写字母;



2. (复习)用户输入一个数字,判断是否为质数;



3. 编写一个python脚本,判断用户输入的变量名是否合法?

(首位为字母或下划线,其他为数字,字母或下划线)




句子反转

            输入      hello xiao mi

         输出    mi xiao hello





内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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