Python学习之《python核心编程》 第二章课后答案

《Python编程从入门到实践》习题答案及重点 发现自己对于python的基础掌握的并不是很牢实,利用几天时间把重点写下来,并打算把(《Python编程从入门到实践》试一试)的代码全部敲一遍,如果有不对的地方,请不吝赐教。 目录 第1章 起步 第2章 变量和简单数据类型 第3章 列表简介 第4章 操作列表 第5章 if语句 第6章 字典 第7章 用户输入和while循环 第8章 函数 第9章 类 第10章 文件和... 阅读详情

2-9   循环和运算符 创建一个包含五个固定数值的列表或元组,输出他们的平均值。本练习的难点之一是通过除法得到平均值。 你会发现整数除会截去小数,因此你必须使用浮点除以得到更精确的结果。 float()内建函数可以帮助你实现这一功能。

num=[12,12,23,34,43.3]
total=0
for x in num:
     total+=x 
print float(total/5)
2-10  带循环和条件判断的用户输入 使用 raw_input()函数来提示用户输入一个 1 和 100 之间的数,如果用户输入的数满足这个条件,显示成功并退出。否则显示一个错误信息然后再次提示用户输入数值,直到满足条件为止。

x=int(raw_input('Enter a number between 1 and 100:'))
while x <1 or x>100:
        print 'Sorry you are wrong'
        x=int(raw_input('Enter a number between 1 and 100:'))
print 'Yes you are right'
2-11  文本菜单的程序 写一个带文本菜单的程序,菜单项如下(1)取五个数的和 (2) 取五个数的平均值....(X)退出。由用户做一个选择,然后执行相应的功能。当用户选择退出时程序结束。 个程序的有用之处在于用户在功能之间切换不需要一遍一遍的重新启动你的脚本。 (这对开发人员测试自己的程序也会大有用处)
print '\n choose 1 to calculate the five number;\n choose 2 to calculate the average of the five number;\n choose 3 to quit the program'
while True:
    total=0
    flag=int(raw_input('Enter your choice:'))
    if flag==1:
        num=[int(raw_input('Enter the first number:')),int(raw_input('Enter the second number:')),int(raw_input('Enter the third number:')),int(raw_input('Enter the forth number:')),int(raw_input('Enter the fifth number:'))]
        for x in num:
            total+=x
        print total
    if flag==2:
        num=[int(raw_input('Enter the first number:')),int(raw_input('Enter the second number:')),int(raw_input('Enter the third number:')),int(raw_input('Enter the forth number:')),int(raw_input('Enter the fifth number:'))]
        for x in num:
            total+=x
        print float(total/5)
    if flag==3:
        break
    else:
        print 'Your have enter the wrong number,please try again'
2–15. 元素排序
(a)让用户输入三个数值并将分别将它们保存到 3 个不同的变量中。不使用列表或排序算法,自己写代码来对这三个数由小到大排序。

(b)修改(a)的解决方案,使之从大到小排序

(a)

print 'Enter three numbers:'
num1=int(raw_input())
num2=int(raw_input())
num3=int(raw_input())
min=num1
if min>num2:
    min=num2
    if min>num3:
        print num3,num2,num1
    elif num1>num3:
        print num2,num3,num1
    else:
        print num2,num1,num3
elif min>num3:
    print num3,num1,num2
elif num3>num2:
    print num1,num2,num3
else:
    print num1,num3,num2

    

(b)

print 'Enter three numbers:'
num1=int(raw_input())
num2=int(raw_input())
num3=int(raw_input())
max=num1
if max<num2:
    max=num2
    if max<num3:
        print num3,num2,num1
    elif num1<num3:
        print num2,num3,num1
    else:
        print num2,num1,num3
elif max<num3:
    print num3,num1,num2
elif num3<num2:
    print num1,num2,num3
else:
    print num1,num3,num2



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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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