精华内容
下载资源
问答
  • python教程ppt百度云盘-Python教程ppt课件类型的
    2020-12-04 08:43:15

    Python教程ppt课件类型的

    PPT的没,视频教程有一堆

    求最新python人工智能视频教程网盘链接

    自个也在学习python,保存的一套完整的python智能视频教程,从基础入门部课时都有,比较适合初学

    链接: https://pan.baidu.com/s/1K9rvYWwYijt-BTCkw0XO8Q 提取码: 1mid

    谁有Python语言程序设计pdf分享一下

    Python简明教程,云盘下载:

    python基础教程 PPT

    Python我这Python编程,开发,进阶,自动化,实战等系列教程,安装包,素材,代码等等内容里就不一一说了,全套内容一共300G左右,非常的详细,需要的请到网盘下载查看整体内容,PPT也有,需要找我提取码:a4ac

    有没有比较好的python3的入门视频教程,网盘或网站都可以。

    python学习图,按照此教程来一步步的学肯定会对python深刻的认识。或许可以喜欢上python这个,精简,开源的语言。

    链接: https://pan.baidu.com/s/1TAoSmb0NwIeQ7pd9Yjc3FA 提取码: w9er

    如何通过python上传文件到云盘

    基础入门到精通学习教程永久 免费无 解压码

    Python教程全集,谁有较好的?

    python教程入职自学全套自动化 零基础入门

    版权声明:本站所有文章皆为原创,欢迎转载或转发,请保留网站地址和作者信息。

    更多相关内容
  • 清华大学精品Python学习PPT课件-第1章 Python3概述.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第2章 Python基本语法.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第3章 Python流程控制.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第4章...
  • 清华大学精品Python学习PPT课件-第1章 Python3概述.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第2章 Python基本语法.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第3章 Python流程控制.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第4章...
  • Python教学PPT课件(全套)
  • 少儿python编程教学 少儿编程python授课ppt 少儿Python编程课件,通过通俗易懂的方式让孩子掌握Python编程
  • 真正的Python教学PPt,自学也很合适,主要希望对大家有所帮助
  • python看门级教学ppt

    2018-07-26 13:07:38
    个人喜欢抖音,上面有个火的PPT“快闪”。针对Python的入门级介绍,会有新的体验,引人注目。
  • Python 入门学习 ppt

    2017-10-14 15:38:43
    1.1 走近Python 1.2 Python面面观 3 数据获取与表示 3.1文件资料补充 4 强大的数据结构和Python扩展库 5 Python基本数据统计 6 python高级数据处理与可视化 7 面向对象和图形用户界面
  • Python入门基础教程全套.ppt

    千次下载 2020-04-22 15:59:55
    Python入门基础
  • 清华大学精品Python学习PPT课件-第1章 Python3概述.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第2章 Python基本语法.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第3章 Python流程控制.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第4章...
  • 清华大学精品Python学习PPT课件-第1章 Python3概述.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第2章 Python基本语法.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第3章 Python流程控制.pptx 清华大学精品Python学习PPT课件-第4章...
  • 台湾国立大学 Python教学课件 基础知识 英文文档
  • Python PPT课件

    2018-08-25 10:57:40
    第一章绪论,第二章基础语法,第三章编写程序,第四章流程控制,第五章模块与函数,第六章字符串,第七章数据结构,第八章文件处理,第九章面向对象编程,第十章异常处理与程序调试,第十一章Python数据库编程,第十...
  • 1900页Python系列PPT分享二:Python序列(列表、元组、字典、集合)(154页) 1900页Python系列PPT分享三:选择与循环结构语法及案例(96页) 1900页Python系列PPT分享四:字符串与正则表达式(109页) 1900页...
    展开全文
  • Python教学-PPT

    2018-09-27 08:22:14
    好的开发语言应该是易于理解和阐述的; 如果做不到,说明还是没有理解透(真理是简单明了的)
  • Python程序设计的书籍已经琳琅满目,每一本书都凝聚了作者对Python的理解和对程序设计的认识,都是作者编程开发和教学经验的总结,都折射出作者的专业背景。由于大数据专业学生对程序设计的要求不是很高,但又需要...
  • 第1章 感受Python精彩世界-认识Python.ppt 第2章 Python的基础语法.ppt 第3章 列表、元组和字典的基本操作.ppt 第4章 熟练操作字符串.ppt 第5章 程序的控制结构.ppt 第6章 函数.ppt 第7章 对象与类.ppt 第8章 程序...
  • Python爬虫教学PPT

    2018-09-17 08:30:30
    针对网络爬虫设计的入门教程,轻松入门,零基础入门,让你爱上python.
  • python培训课程ppt

    2019-03-21 16:28:04
    本教程适合想从零开始学习Python编程语言的开发人员。当然本教程也会对一些模块进行深入,让你更好的了解Python的应用。
  • Python入门基础教程全套.ppt下载
  • python网络爬虫教学ppt

    2018-06-06 16:43:06
    关于使用python进行网络爬虫的教学PPT,多进程爬虫、异步加载、表单交互与模拟登录、Selenium模拟浏览器.等教学
  • PPT内容这是Python经典入门教程ppt,包括了起源,特性,用途,不足,如何学习等内容,欢迎点击下载。Python——新语言,新平台杨帆大纲起源特性用途不足如何学习起源作者 :Guido Van Rossum (GvR)...

    ad40f0984ae2b5dd28e423f00bde3a84.jpg

    PPT内容

    这是Python经典入门教程ppt,包括了起源,特性,用途,不足,如何学习等内容,欢迎点击下载。

    Python——新语言,新平台

    杨帆

    大纲

    起源

    特性

    用途

    不足

    如何学习

    起源

    作者 :Guido Van Rossum (GvR)

    http://www.python.org/~guido/

    名字的读法

    "仁慈的终身独裁者”

    Benevolent Dictator For Life

    他持续关注 Python 的开发进程,指导支持

    Python开源社区的活动,并在必要的时刻做出决定。

    目前在 Google 工作

    得名

    "1989年12月,我在寻找一门"课余”编程项目来打发圣诞节前后的时间。我的办公室会关门,但我有一台家用电脑,而且没有太多其它东西。我决定为当时我正构思的一个新的脚本语言写一个解释器,它是 ABC 语言的后代,对 UNIX / C 程序员会有吸引力。作为一个略微有些无关想法的人,和一个蒙提·派森(Monty Python)的飞行马戏团的狂热爱好者,我选择了 Python 作为项目的标题。”

    每个人都会

    Computer Programming for Everybody

    1999年,Guido向DARPA 阐述Python语言的特性:

    简单、直观、强大

    开源,以便任何人都可以为它做贡献

    代码像纯英语那样容易理解

    适用于短期开发的日常任务

    这些想法中的一些已经成为现实。Python 已经成为一门流行的

    编程语言,尤其是在互联网环境下。

    大纲

    起源

    特性

    用途

    不足

    如何学习

    特性

    交互式命令行(Interactive console)

    不只是脚本

    强大易用的标准库

    胶水语言(glue language)

    收放自如(scalability)

    不要括号

    vs Perl

    vs Ruby

    交互式命令行(Interactive console)

    Python可以单步直译运行。运行Python解释器进入交互式

    命令行的环境,你可以在提示符号>>>旁输入代码,按Enter键

    输出结果:

    >>> print("Hello, Python!")

    Hello, Python!

    有点像Shell 脚本的执行方式。

    不只是脚本

    原因是"脚本语言”泛指仅作简单编程任务的语言,

    如Linux shell script、JavaScript等,它们只能处理简单的任务

    而Python是面向对象编程(OOP)的,支持异常处理和类型检查

    Python的支持者较喜欢称它为一种高阶动态编程语言

    强大易用的标准库

    核心库不超过10Mb

    Html、Xml解析:BeautifulSoup, Expat

    字符串处理:字典、数组切片、正则表达式 re

    单元测试: PyUnit

    代码版本控制: PySVN

    网络访问: urllib2

    图形模块: Tkinter、PyTCL、WxPython

    串行化、多线程等

    扩展标准库十分容易

    胶水语言(glue language)

    Python经常用作将不同语言编写的程序"粘”在一起的胶水语言。

    Google内部的很多项目使用C++编写性能要求极高的部分,

    然后用Python调用相应的模块。

    C/C++:

    Boost.Python使得 Python 和 C++ 的类库能互相调用(.pyc)

    Java:

    Jython 是用Java实现的Python,可同时使用二者的类库

    .NET:

    IronPython是Python在.NET平台上的版本。

    收放自如(scalability)

    Python内建的数据结构(variable, list 和 dict)以及对多线程

    分布式操作的支持,使得程序可以用相同的代码处理不同规模

    的数据,以及并发的用户需求。

    Google App Engine

    http://code.google.com/intl/zh-CN/appengine/

    不要括号

    Python使用缩进而不是括号来进行代码段标识,减少了视觉上

    的混乱,并且使程序变短,从而提高了程序的可读性。

    vs. Perl

    Perl是另一种广泛使用(滥用)的动态高级语言,

    经常被用来与Python 比较。

    正则表达式的典范

    催生了CGI、PHP

    黑客最喜爱的语言

    Larry Wall Perl语言之父,语言学家

    www.wall.org/~larry/

    两届国际C语言混乱代码大赛(IOCCC) 的冠军

    第一届自由软件奖得主

    程序员的三大美德

    懒惰:能让人尽量减少总能量支出的美德。它使你写出节省脑力、可以重用的代码;也督促你为程序写注释和文档,那样你就不用回答各种问题。所以它是程序员的第一大美德。所以有了这本书。参见下两条。

    不耐烦:当电脑想偷懒时你爆发的怒气. 它使你写的代码能主动预测、而非被动满足用户需求,至少装作是这样。所以它是程序员的第二大美德。 参见懒惰和傲慢。

    傲慢:自傲到人神共愤的程度,也是一种品质,能使你编写(维护)的程序让人无可指摘。所以它是程序员的第三大美德. 参见前两条。

    观点

    Perl之父Larry Wall:

    "做一件事有很多种方法”

    Python资深开发者Tim Peters:

    "做一件事,应该有一种最直观的方法,而且最好只有一种。”

    Python之父Guido Van Rossum:

    "做一件事情只有一种方法”

    vs. Ruby

    Ruby:比Python更年轻的动态语言

    完全面向对象

    支持正则表达式

    整合了多种语言的优势

    Ruby on Rails 网站快速开发工具

    松本行弘 ("Matz”)

    "不要重复自己”

    国籍?

    大纲

    起源

    特性

    用途

    不足

    如何学习

    用途

    脚本程序

    大型程序的原型开发

    科学计算

    网络应用

    计算机图形编程

    知名的Python应用

    Zope:www.zope.com

    一个应用程序服务器,具有内容管理、团队开发、XML、面向对象、SOAP接口等一系先进特性,开源。

    Gadfly:http://www.chordate.com/gadfly.html

    一个用Python写的面向对象关系型数据库,具有小巧、快速、可移植性好的

    特点,具有大部分SQL语言特性。开源。

    Wallbase: http://wallbase.net

    Python编写的图片站点。

    uTorrent : http://www.utorrent.com

    BitTorrent下载软件,主程序仅2Mb,支持ipv6地址解析。开源。

    Torchlight: torchlight.perfectworld.com

    Python编写的大型3D游戏,原Blizzard公司人员制作发行,开源。

    Google Apps Engine

    "Google App Engine 可让您在 Google 的基础架构上运行您的网络

    应用程序。App Engine 应用程序易于构建和维护,并可根据您的访

    问量和数据存储需要的增长轻松扩展。使用 Google App Engine,

    将不再需要维护服务器:您只需上传您的应用程序,它便可立即为您的用户提供服务。”

    Python 为GAE的数据存储区、Google 帐户、网址抓取和电子邮件服务提供了丰富的 Python API。GAE还提供了一个称为 webapp 的简单 Python 网络应用程序框架,从而可以轻松开始构建应用程序。

    GAE的主要服务

    动态网络服务,提供对常用网络技术的完全支持

    持久存储空间,支持查询、分类和事务

    自动扩展和负载平衡

    用户身份验证和使用 Google 帐户发送电子邮件的 API

    一套在本地模拟 GAE的开发环境

    用于在指定时间和定期触发事件的计划任务

    两个例子

    "集体智慧编程”

    根据品味相似度进行电影推荐

    (第2章)

    家族旅行问题的最优化算法

    (第5章)

    根据品味相似度进行电影推荐

    基本思路:

    从一大群人中找出与我们品味相近的一小群人,对这些人所喜爱的其他内容进行考查,并把它们组合起来创建一个经过排名的推荐列表。(协作过滤 Collaborative Filtering)

    步骤:

    1.搜集偏好

    2.寻找相似的用户

    3.推荐电影

    搜集偏好

    首先找到一种表示不同人及其偏好的电影的方法。

    可以使用人对几部电影的评分来刻画他们的偏好,评分从1到5,

    分数越高,表示某人对该电影越喜欢。

    如何建立这种从人到电影的对应关系?

    Python中有一个很简单的方法来表示这种数据结构:

    使用嵌套的字典。

    搜集偏好

    创建名为recommandations.py 的数据文件:

    critics={

    'Lisa Rose': {'Lady in the Water': 2.5, 'Snakes on a Plane': 3.5,

    'Just My Luck': 3.0, 'Superman Returns': 3.5, 'You, Me and Dupree': 2.5,

    'The Night Listener': 3.0},

    'Gene Seymour': {'Lady in the Water': 3.0, 'Snakes on a Plane': 3.5,

    'Just My Luck': 1.5, 'Superman Returns': 5.0, 'The Night Listener': 3.0,

    'You, Me and Dupree': 3.5}

    'Toby': {'Snakes on a Plane':4.5,'You, Me and Dupree':1.0,'Superman Returns':4.0}}

    }

    搜集偏好

    我们可以使用交互控制台对字典的数据进行查询和修改:

    >> from recommendations import critics

    >> critics['Lisa Rose']['Lady in the Water']

    2.5

    >> critics['Toby']['Snakes on a Plane']=4.5

    >> critics['Toby']

    {'Snakes on a Plane':4.5,'You, Me and Dupree':1.0}

    寻找相似的用户

    收集了人们的偏好数据后,我们需要方法来计算某两个人电影品味的相似度。

    有两种基本的方法可以实现这个目的:

    欧几里得距离

    皮尔逊相关度

    欧几里得距离评价

    以二维空间中的情形为例:设坐标轴

    为人们都评价过的两部电影,然后将

    参与评价的人根据他们对这两部电影

    的评分绘制到图上,并考察他们彼此

    间的距离,如图:

    图中的点距离越近,表明两个人的偏好越接近。推广到多维

    向量空间,欧几里得法可表示为:计算每一轴上两点的差值求

    平方,再将各轴相加,最后取平方根。

    欧几里得距离评价

    如计算Toby和LaSalle的距离:

    >> from math import sqrt

    >> sqrt(pow(5-4,2)+pow(4-1,2))

    3.1622776601683795

    为了给偏好接近的情况给出较大的值,可取

    该值的倒数,并+1避免除数为0:

    >> 1/(1+sqrt(pow(5-4,2)+pow(4-1,2)))

    0.2402530733520421

    欧几里得距离评价

    使用这种方法 构造出如下相似度函数:

    def sim_distance(prefs,person1,person2):

    # 得到共同的电影

    si={}

    for item in prefs[person1]:

    if item in prefs[person2]:

    si[item]=1

    # 如果没有共同的电影则返回0

    if len(si)==0: return 0

    #计算欧几里得距离,返回相似度

    Sum_of_squares=sum([pow(prefs[person1][item]-prefs[person2][item],2)

    for item in prefs[person1] if item in prefs[person2]])

    return 1/(1+sum_of_squares)

    皮尔逊相关度

    皮尔逊相关系数是一种更复杂的方法,它通过计算两组数据

    与某一直线拟合的程度来判断它们的相似程度。

    该方法有助于克服所谓的"夸大评价”现象对结果的影响。

    右图中,虽然Jack对电影的评价

    比Lisa更为极端(更容易给出高分

    和低分),但这个坐标系中的点都

    相当靠近拟合曲线(图中虚线),可

    以说两人的品味较为相近。

    皮尔逊相关度

    使用如下函数计算皮尔逊相关度,该函数返回一个-1到1的值:

    def sim_pearson(prefs,p1,p2):

    # 得到共同评价的电影

    si={}

    for item in prefs[p1]:

    if item in prefs[p2]: si[item]=1

    # 如果没有共同评价的电影,返回0

    if len(si)==0: return 0

    # 将两人的偏好相加

    sum1=sum([prefs[p1][it] for it in si])

    sum2=sum([prefs[p2][it] for it in si])

    皮尔逊相关度

    # 计算平方和

    sum1Sq=sum([pow(prefs[p1][it],2) for it in si])

    sum2Sq=sum([pow(prefs[p2][it],2) for it in si])

    # 计算对应项的乘积和

    pSum=sum([prefs[p1][it]*prefs[p2][it] for it in si])

    # 计算皮尔逊相关度

    num=pSum-(sum1*sum2/n)

    den=sqrt((sum1Sq-pow(sum1,2)/n)*(sum2Sq-pow(sum2,2)/n))

    if den==0: return 0

    r=num/den

    return r

    皮尔逊相关度

    在交互式控制台中使用上述两种计算方法:

    >>> reload(recommendations)

    >>> recommendations.sim_distance(recommendations.critics,

    ... 'Lisa Rose','Gene Seymour')

    0.148148148148

    >>> recommendations.sim_pearson(recommendations.critics,

    ... 'Lisa Rose','Gene Seymour')

    0.396059017191

    给评论者打分

    有了对两个人进行比较的函数,下面就可以找出与某人品味

    最接近的人了,进而,可以根据这些人的喜好来推荐电影。

    def topMatches(prefs,person,n=5,similarity=sim_pearson):

    scores=[(similarity(prefs,person,other),other)

    for other in prefs if other!=person]

    # 对list排序,相似度最高的人排在最前

    scores.sort( )

    scores.reverse( )

    return scores[0:n]

    在交互控制台中使用该函数:

    >> recommendations.topMatches(recommendations.critics,'Toby',n=3)

    [(0.99124070716192991, 'Lisa Rose'), (0.92447345164190486, 'Mick LaSalle'),

    (0.89340514744156474, 'Claudia Puig')]

    推荐电影

    我们固然可以选择只看那些和我们品味相近的人推荐的电影,

    但这样做太武断,也许某部电影大家普遍都觉得不错,而恰

    好与我们最相近的那个人没有看过。

    所以,我们需要一种对推荐人进行加权的推荐,如下表:

    给Toby的电影推荐表

    推荐电影

    S.X打头的列是经过加权的电影评分。

    下面的代码给出了上述过程的具体实现:

    def getRecommendations(prefs,person,similarity=sim_pearson):

    totals={}

    simSums={}

    for other in prefs:

    # 不和自己比

    if other==person: continue

    sim=similarity(prefs,person,other)

    # 忽略小于等于0的评分

    if sim<=0: continue

    for item in prefs[other]:

    推荐电影

    # 只计算我没看过的电影

    if item not in prefs[person] or prefs[person][item]==0:

    # 相似度乘以得分

    totals.setdefault(item,0)

    totals[item]+=prefs[other][item]*sim

    # 相似度求和

    simSums.setdefault(item,0)

    simSums[item]+=sim

    # 对结果进行归一化

    rankings=[(total/simSums[item],item) for item,total in totals.items( )]

    # 排序并返回结果

    rankings.sort( )

    rankings.reverse( )

    return rankings

    推荐电影

    然后就可以看结果了:

    >>> reload(recommendations)

    >>> recommendations.getRecommendations(recommendations.critics,'Toby')

    [(3.3477895267131013, 'The Night Listener'), (2.8325499182641614, 'Lady in the

    Water'), (2.5309807037655645, 'Just My Luck')]

    >>> recommendations.getRecommendations(recommendations.critics,'Toby',

    ... similarity=recommendations.sim_distance)

    [(3.5002478401415877, 'The Night Listener'), (2.7561242939959363, 'Lady in the

    Water'), (2.4619884860743739, 'Just My Luck')]

    结果显示,人们为Toby推荐了三部电影,而且用两种相似

    度地算方法得到的列表是一样的 。

    总结

    到此为止,我们建立了一个完整的推荐系统,它适用于任何的

    商品推荐以及基于相似度的数据关系挖掘。。

    而这一切在Python中,仅仅是建立一个涉及人、商品以及评价

    值的字典,然后根据某些相似度算法得出的人与人的相似度,

    就可以进行推荐了。

    家族旅行问题的最优化算法

    问题描述:

    Glass一家住在美国不同的地方。他们希望在纽约相聚,在同一天从各地坐飞机到纽约,几天后再一起离开。每天有许多往返的航班,起飞时间、价格以及飞行时间都不相同。

    现在需要找到一种好的日程安排,使得大家的旅行花费尽可能少、等待亲友的时间尽可能短、乘坐飞机的时间尽可能短。

    建立文件optimization.py,加入如下代码:

    people = [('Seymour','BOS'),('Franny','DAL'),('Zooey','CAK'),('Walt','MIA'),…

    ('Buddy','ORD'),('Les','OMA')]

    #目的地:纽约LaGuardia机场

    destination='LGA'

    问题分析

    首先要找到一种通用的表示日程安排方案的方法。

    然后,为了描述某种方案的好坏,需要定义某种函数。在优化

    问题中,这个函数叫做代价函数(cost funciton)。一个方案越

    好,它的代价函数值越小。这样找最优方案的问题转化为找代

    价函数值最小的方案的问题。

    最后设法找出具有最小代价函数值的方案,完成优化过程。

    导入数据

    从网址http://kiwitobes.com/optimize/schedule.txt

    可以下载到航班数据,格式如下:

    LGA,MIA,20:27,23:42,169

    MIA,LGA,19:53,22:21,173

    LGA,BOS,6:39,8:09,86

    分别是起点、终点、起飞时间、到达时间和机票价格。

    将数据载入到以起止点为键、以航班详情为值的字典中:

    flights={}

    for line in file('schedule.txt'):

    origin,dest,depart,arrive,price=line.strip( ).split(',')

    flights.setdefault((origin,dest),[])

    # 将航班详情加入到航班字典的值中

    flights[(origin,dest)].append((depart,arrive,int(price)))

    描述方案

    如何描述各种方案呢?一个通用的方法是使用数字列表,

    它使得之后描述的优化算法并不依赖于具体的问题。

    本例中,用数字表示某人乘坐当天的第几趟航班,0代表

    第一趟,1代表第二趟,以此类推。

    由于每个人都要选择往和返两趟班机,所以列表的总长是

    人数的两倍。

    例如:[1,4,3,2,7,3,6,3,2,4,5,3]

    该方案表示Seymour坐第2趟航班去纽约,坐第5趟航班回波士顿

    Franny坐第4趟航班去纽约,坐第3趟回达拉斯。

    代价函数

    代价函数的选取是优化算法的重要环节。

    本例中,可以综合考虑如下因素来构造代价函数:

    价格: 所有航班的总票价

    旅行时间:所有人在飞机上度过的总时间

    等待时间: 在机场等待其他成员到达的总时间

    出发时间: 早晨太早起飞的航班有额外的代价,因为旅行者睡眠不足

    汽车租用时间: 如果集体租车,那么他们最好在某个时间前将车归还,否则会多付租金。

    代价函数

    限于篇幅,就不给出代价函数的全部代码了,使用方法如下:

    >>> reload(optimization)

    >>> optimization.schedulecost(s)

    5285

    有了代价函数,下面就是找到具有最小函数值的方案了。

    在这个例子中有16个航班、每个航班都有9种可能,所有的

    可能数为916,约3000亿,所以穷举是不现实的。

    下面使用两种方法实现优化:

    随机优化

    爬山法

    随机优化

    随机生成一些方案,找出其中最好的方案。

    def randomoptimize(domain,costf):

    best=999999999

    bestr=None

    for i in range(1000):

    #随机生成一个方案

    r=[random.randint(domain[i][0],domain[i][1])

    for i in range(len(domain))]

    # 计算代价

    cost=costf(r)

    # 与当前最优方案的代价比较

    if cost

    best=cost

    bestr=r

    return r

    爬山法

    随机优化的不足在于,没有充分利用已有的优解。

    爬山法则以一个随机解开始,然

    后在邻近的解集中寻找更好的解,

    这类似于从斜坡上往下走,如图。

    下面的代码片段描述了如何获取已有解的邻近解:

    neighbors=[]

    for j in range(len(domain)):

    # 两个方向

    if sol[j]>domain[j][0]:

    neighbors.append(sol[0:j]+[sol[j]+1]+sol[j+1:])

    if sol[j]

    neighbors.append(sol[0:j]+[sol[j]-1]+sol[j+1:])

    爬山法

    爬山法虽然利用了已经找到的

    优解,但它很容易陷入所谓的

    局部最优解,而找不到全局最

    优解。

    一种改进是随机重复爬山法,

    即从多个随机点开始运行爬山法若干次,以此希望有一个解能

    逼近全局最小。

    此外,模拟退火算法和遗传算法也能避免陷入局部最小值。

    查看结果

    在交互控制台中输入如下代码,查看优化结果:

    >>> reload(optimization)

    >>> domain=[(0,8)]*(len(optimization.people)*2)

    >>> s=optimization.randomoptimize(domain,optimization.schedulecost)

    >>> optimization.schedulecost(s)

    3328

    >>> optimization.printschedule(s)

    Seymour Boston 12:34-15:02 $109 12:08-14:05 $142

    Franny Dallas 12:19-15:25 $342 9:49-13:51 $229

    Zooey Akron 9:15-12:14 $247 15:50-18:45 $243

    Walt Miami 15:34-18:11 $326 14:08-16:09 $232

    Buddy Chicago 14:22-16:32 $126 15:04-17:23 $189

    Les Omaha 15:03-16:42 $135 6:19- 8:13 $239

    查看结果

    >>> s=optimization.hillclimb(domain,optimization.schedulecost)

    >>> optimization.schedulecost(s)

    3063

    >>> optimization.printschedule(s)

    Seymour BOS 12:34-15:02 $109 10:33-12:03 $ 74

    Franny DAL 10:30-14:57 $290 10:51-14:16 $256

    Zooey CAK 10:53-13:36 $189 10:32-13:16 $139

    Walt MIA 11:28-14:40 $248 12:37-15:05 $170

    Buddy ORD 12:44-14:17 $134 10:33-13:11 $132

    Les OMA 11:08-13:07 $175 18:25-20:34 $205

    总结

    在本例中,首先使用Python的列表对不同的方案进行了数学

    建模,然后根据一些指标建立了代价函数,最后使用两种方法

    实现了优化过程。

    在整个过程中,Python的简单易用让我们能够集中精力解决

    实际的问题。而无需过多关注编程本身。

    此外,Python的交互控制台使得编程与调试过程变得自然顺畅。

    大纲

    起源

    特性

    用途

    不足

    如何学习

    硬币的另一面

    限制Python发展的因素

    缺乏预包装的解决方案

    数据库访问层的局限性

    文档差距

    缺乏GUI和团队协作工具

    限制Python发展的因素

    缺乏预包装的解决方案

    PHP 在企业软件领域赢得了辉煌的成功,主要原因就在于其广泛实用的产品门类,比如讨论板、聊天服务器和分组日历以及即时消息系统等。相比之下,Python提供的解决方案就少多了。Python语言的分发版中确实包含了一些扩展的类库,越来越多的程序员也在致力于开发等价PHP的Python工具,但是考虑到市场的时间紧迫性,而且你所面临的问题已经有现成的PHP解决方案可以对付,那么PHP自然会成为你的首选。

    限制Python发展的因素

    数据库访问层的局限性相比现有的成熟技术,比如ODBC和JDBC,Python的数据库访问层看起来就过于原始了。虽然这一方面也在发生变化,但是,开发部门需要平滑地接合现有的复杂遗留数据,同时需要快速的SQL数据库访问,所有这一些使其在短时期内难以对Python表现出什么太大的兴趣。

    限制Python发展的因素

    文档差距相比其对手语言,比如Perl、Java,在某种程度上再算上PHP,Python确实深受文档缺乏之苦,Python没有广泛、易于获得的文档和图书。市面上冠以PHP标题的图书数量几乎是Python的两倍多;而Perl就更多了,有400多种。Python的在线文档倒还组织得比较好,但是这些文档几乎全是些参考资料。幸而Python相当容易的学习曲线减轻了对图书资料的过多需要。

    限制Python发展的因素

    缺乏GUI和团队协作工具给Python应用程序创建图形用户界面未必复杂。Python分发版本随带的Tk就是Python开发人员最常用的工具。但是Tk缺乏可访问、易用的GUI工具。相比GUI工具的缺乏更要命的是Python几乎没有支持团队开发的协议工具。 Java在这些工具领域可谓相当丰富。在企业软件开发市场上,这一缺陷简直可视为致命的要害。没有这类工具要让很多程序员共同开发同一项目几乎是不可能的。Python利用其模块化和命名空间分析等特性减轻了这一方面的需求,这些特性可以让多个程序员开发项目时不可能发生代码冲突的情况。但是,这同样改变不了其协同性能缺乏的严重性。

    大纲

    起源

    特性

    用途

    不足

    如何学习

    如何学习

    "Don't learn. Just use it.”

    "Hello world”

    天气预报RSS 歌词

    搜索引擎

    版本

    CPython: www.python.org

    主流:2.5-2.7

    最新:3.0 不向下兼容

    ActivePython:

    Windows 下的Python,文档和库较全

    IronPython: http://ironpython.codeplex.com/

    与.NET集成较好

    可使用CPython的类库

    NumPy,Python(x,y):

    对科学计算进行了优化的Python版本

    工具

    IDLE:CPython自带

    PythonWin:ActivePython自带

    Notepad++:查找/替换 tab和空格 语法高亮

    Ulipad: 转到函数定义 Code Snippets

    Eclipse:Java

    Komodo Editor/IDE

    Vim/Emacs: Linux下流行的IDE

    资料

    "集体智慧编程”

    "简明Python教程”

    "Python Cookbook”

    "IronPython In Action”

    "Google it.”

    THANKS

    www.peraglobal.com.cn

    相关PPT

    科多大数据――数据分析python简介ppt:这是科多大数据――数据分析python简介ppt,包括了Python 简介,环境安装,代码规范,编码格式等内容,欢迎点击下载。

    Python培训ppt课件:这是Python培训ppt课件下载,主要介绍了快速开始简单语句;Python的数据类型;Python函数;内置特殊函数;Python脚本与模块;简单的网络通信及即时聊天;总结,欢迎点击下载。

    pythonchapter2 ppt:这是pythonchapter2 ppt,包括了程序设计需要系统化的方法,软件开发过程,需求分析,制定程序规格,设计,实现,测试与排错,维护等内容,欢迎点击下载。

    《Python经典入门教程ppt》是由用户Dream lover于2018-05-15上传,属于培训教程PPT。

    展开全文
  • 黑马最新python教学视频,包含课件,学习过程中的安装软件,资源大小为19G,带项目实战,百度王牌下载地址,亲测可用。
  • 主要记录在看网课过程中的ppt重点内容和实例代码 2 解释型语言,开发过程中没有编译环节 交互式语言 一切皆对象,面向对象的语言 3 IDLE自带简单开发环境 交互式命令行程序 manuals官方技术文档 module已安装模块...

    主要记录在看网课过程中的ppt重点内容和实例代码

    2

    解释型语言,开发过程中没有编译环节

    交互式语言

    一切皆对象,面向对象的语言

    3

    1. IDLE自带简单开发环境
    2. 交互式命令行程序
    3. manuals官方技术文档
    4. module已安装模块文档

    5

    print(520)
    print('helloworld')
    print(3+2)
    
    #将数据输出到文件中,1.路径存在2.使用file=
    fp=open('D:/text.txt','a+')#a+:如果文件不存在就创建,存在就在文件内容的后面继续追加
    print('helloworld',file=fp)
    fp.close()
    
    #不进行换行输出(输出内容在一行当中)
    print('hello','world','pyhton')

    print('hello\nworld')
    print('hello\tworld')#四个字符一组
    print('hello000\tworld')
    print('hello\rworld\rfhd')#进行覆盖
    print('hello\bworld')#退格,o没了
    
    print('http:\\\www.com')
    print('老师说:\'大家好\'')
    
    #原字符,不希望字符串中的转义字符起作用,在字符串前加上r或者R
    #注意事项,最后一个字符不能是反斜杠
    print(r'hello\nworld')

    8

    import keyword
    print(keyword.kwlist)#查看保留字

    9

     10

    变量多次赋值之后,变量名会指向新的空间

    12

    二进制0b开头

    八进制0o开头

    十六进制0x开头

    注释快捷键ctrl+/

    13

     15

     16

     18

    19 

     21

     算数运算符

    print(1/3)#除法运算0.3333333333333333
    print(1//3)#整除运算0
    print(2**2)#幂运算符:2的2次方
    print(2**3)#2的3次方
    
    print(9%-4)#-3

    22

    #支持解包赋值
    a,b,c=20,30,40
    print(a,b,c)
    
    a=b=c=10#链式赋值,abc的id一样
    print(a,id(a))#10 1627767990864
    print(b,id(b)#10 1627767990864
    print(c,id(c))#10 1627767990864
    #交换两个变量的值
    a,b=10,20
    print('before:',a,b)
    a,b=b,a
    print('after:',a,b)

    23

    一个变量由三部分组成:标识,类型,值

    == 比较的是值

    is/is not 比较的是对象的标识id

    a=10
    b=10
    print(a==b)#true
    print(a is b)#true

    24

    布尔运算符 in / not in

    s='helloworld'
    print('w' in s)#true
    print('k' in s)#false
    print('o' not in s)#false
    print('p' not in s )#true

    25

    位运算:将数据转成二进制进行计算

    左移位相当于乘以2,右移位相当于除以2 

    26

     28

    #以下对象的布尔值均是False
    print(bool(False))
    print(bool(0))
    print(bool(0.0))
    print(bool(None))
    print(bool(''))#空字符串
    print(bool(""))
    print(bool([]))#空列表
    print(bool(list()))
    print(bool(()))#空元祖
    print(bool(tuple()))
    print(bool({}))#空字典
    print(bool(dict()))
    print(bool(set()))#空集合

    其他对象的布尔值均为True 

     31

     32

     33

    条件表达式

     34

    PASS语句

    35

     通常用作for循环遍历的对象

    36 37

    #4步循环法
    #1.初始化变量
    #2.条件判断
    #3.条件执行体(循环体)
    #4.改变变量
    
    #初始化变量、条件判断的变量、改变的变量为同一个
    
    #累加和
    a=0
    sum=0
    while a<5:
        sum+=a
        a+=1
    print('sum=',sum)

    计算1-100之间的偶数和:

    a=1
    sum=0
    while a<=100:
        if not bool(a%2):
            sum+=a
        a+=1
    print('sum=',sum)

    38

    for item in 'PYTHON':
        print(item)
    
    sum=0
    for i in range(10):
        sum+=i
    print('sum=',sum)
    
    #如果在循环体中不需要使用到自定义变量,可将自定义变量写为"_"
    for _ in range(5):
        print('人生苦短')

    使用for循环计算1-100的偶数和:

    sum=0
    for i in range(0,101,2):
        sum+=i
    print('sum=',sum)

    39

    输出100-999之间的水仙花数:

    for i in range(100,1000):
        if ((i//100%10)**3+(i//10%10)**3+(i%10)**3)==i:
            print(i,'为水仙花数')

    40

    三次输入密码机会,判断正误:

    for item in range(3):
        pwd=input('请输入密码:')
        if pwd=='9999':
            print('right!')
            break
        else:
            print('wrong!')
    
    #或者
    a=0
    while a<3:
        pwd=input('请输入密码:')
        if pwd=='9999':
            print('right')
            break
        else:
            print('wrong')
        a+=1

    41

    输出1-50之间所有5的倍数:

    for i in range(1,51):
        if i%5!=0:
            continue
        print(i,'是5的倍数')

     42

     输入密码三次均不正确时提醒:

    for item in range(3):
        pwd=input('请输入密码:')
        if pwd=='8888':
            print('密码正确')
            break
        else:
            print('密码不正确')
    else:
        print('对不起,三次密码均输入错误')
    a=0
    while a<3:
        pwd=input('请输入密码:')
        if pwd =='8888':
            print('密码正确')
            break
        else:
            print('密码不正确')
        a+=1
    else:
        print('对不起,三次密码均输入错误')

    43

    嵌套循环:循环结构中有嵌套了另外的完整的循环结构体,其中内层循环作为外层循环的循环体执行

    打印乘法表:

    for i in range(1,10):
        for j in range(1,i+1):
            print(i,'*',j,'=',i*j,end='\t')#不换行输出
        print()

    44

    break和continue只控制本层循环 

    for i in range(5):
        for j in range(1,11):
            if j%2==0:
                break
            print(j,end='\t')
    
    #输出结果:1  1	1	1	1	
    
    for i in range(5):
        for j in range(1,11):
            if j%2==0:
                continue
            print(j,end='\t')
    
    #输出结果:
    1	3	5	7	9	
    1	3	5	7	9	
    1	3	5	7	9	
    1	3	5	7	9	
    1	3	5	7	9	

    45

    46

    lst=['hello','world',98]
    lst2=list(['hello','world',98])

     47

     48 49

    获取索引: 

    lst=['hello','world',98,'hello']
    print(lst.index('hello'))
    
    #print(lst.index('sdj'))
    #ValueError: 'sdj' is not in list
    
    print(lst.index('world',1,3))

     获取单个元素:

    lst=['hello','world',98,'hello','world',847]
    print(lst[2])
    print(lst[-4])
    # print(lst[10])  IndexError: list index out of range

    50

    lst=[10,20,30,40,50,60,70,80]
    #start=1,stop=6,step=1
    print(lst[1:6:1])#[20, 30, 40, 50, 60]
    
    print('原列表:',id(lst))
    lst2=lst[1:6:1]
    print('切片后列表:',id(lst2))
    # 原列表: 1854183981504
    # 切片后列表: 1854183978304
    
    print(lst[1:6:])
    print(lst[1:6])
    # [20, 30, 40, 50, 60]
    # [20, 30, 40, 50, 60]
    
    print(lst[1:6:2])
    # [20, 40, 60]
    print(lst[:6:2])
    # [10, 30, 50]
    print(lst[1::2])
    # [20, 40, 60, 80]
    
    print(lst[::-1])
    # [80, 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10]
    print(lst[7::-1])
    # [80, 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10]
    print(lst[6:0:-2])
    # [70, 50, 30]

    51

    lst=[10,20,'python','hello']
    print(10 in lst)
    print(100 in lst)
    print(10 not in lst)
    print(100 not in lst)
    print('python' in lst)
    print('Python' in lst)
    
    for item in lst:
        print(item)

    52 

    增加后没有创建新的列表对象,标识没有发生更改

    lst=[10,20,30]
    print('添加元素之前',lst)
    print('添加元素之前',id(lst))
    lst.append(100)
    print('添加元素之后',lst)
    print('添加元素之后',id(lst))
    # 添加元素之前 [10, 20, 30]
    # 添加元素之前 2826758993216
    # 添加元素之后 [10, 20, 30, 100]
    # 添加元素之后 2826758993216
    lst2=['hello','world']
    lst.append(lst2)
    print('添加元素之后',lst)
    lst.extend(lst2)
    print('添加元素之后',lst)
    # 添加元素之后 [10, 20, 30, 100, ['hello', 'world']]将lst2作为一个元素添加到列表的末尾
    # 添加元素之后 [10, 20, 30, 100, ['hello', 'world'], 'hello', 'world']
    lst.insert(1,90)
    print('添加元素之后',lst)
    #添加元素之后 [10, 90, 20, 30, 100, ['hello', 'world'], 'hello', 'world']
    lst3=[True,False,'hello']
    #在任意位置添加多个,切掉之前的
    lst=[1,2,3]
    print('添加元素之前',lst)
    print('添加元素之前',id(lst))
    lst[1:]=lst3
    print('添加元素之后',lst)
    print('添加元素之后',id(lst))
    # 添加元素之前 [1, 2, 3]
    # 添加元素之前 2514633176384
    # 添加元素之后 [1, True, False, 'hello']
    # 添加元素之后 2514633176384
    

    53

    lst=[0,1,2,3,4,5,6]
    new_list=lst[1:3]
    print('原列表',lst)
    print('原列表id',id(lst))
    print('切片赋值后列表',new_list)
    print('切片赋值后列表id',id(new_list))
    # 原列表 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
    # 原列表id 2609581603008
    # 切片赋值后列表 [1, 2]
    # 切片赋值后列表id 2609581603072
    
    print('原列表',lst)
    print('原列表id',id(lst))
    lst[1:3]=[]#不产生新的列表对象,而是删除原列表中的内容
    print('切片后列表',lst)
    print('切片后列表id',id(lst))
    # 原列表 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
    # 原列表id 2609581603008
    # 切片后列表 [0, 3, 4, 5, 6]
    # 切片后列表id 2609581603008
    
    #清楚列表中的所有元素
    lst.clear()
    print(lst)
    #[]
    
    #del语句将列表对象删除
    del lst
    #print(lst) NameError: name 'lst' is not defined

    54

    lst=[10,20,30,40,50]
    print(lst)
    lst[2]=100
    print(lst)
    # [10, 20, 30, 40, 50]
    # [10, 20, 100, 40, 50]
    
    lst[1:3]=[100,200,300,400,500]
    print(lst)
    #[10, 100, 200, 300, 400, 500, 40, 50]

    55

    lst=[10,46,90,20,60,30,50]
    print(lst)
    print(id(lst))
    lst.sort()
    print(lst)
    print(id(lst))
    # [10, 46, 90, 20, 60, 30, 50]
    # 2519940612544
    # [10, 20, 30, 46, 50, 60, 90]
    # 2519940612544
    #排序是在原列表上进行的
    lst.sort(reverse=True)
    print(lst)
    lst.sort(reverse=False)
    print(lst)
    # [90, 60, 50, 46, 30, 20, 10]
    # [10, 20, 30, 46, 50, 60, 90]
    
    #使用内置函数sorted()对列表进行排序,将产生一个新的列表对象
    lst=[10,46,90,20,60,30,50]
    new_list=sorted(lst)
    print(lst)
    print(id(lst))
    print(new_list)
    print(id(new_list))
    # [10, 46, 90, 20, 60, 30, 50]
    # 2305728912192
    # [10, 20, 30, 46, 50, 60, 90]
    # 2305726038464
    new_list=sorted(lst,reverse=True)
    print(lst)
    print(id(lst))
    print(new_list)
    print(id(new_list))
    # [10, 46, 90, 20, 60, 30, 50]
    # 1649469892160
    # [90, 60, 50, 46, 30, 20, 10]
    # 1649468728128

    56

    lst=[i for i in range(1,10)]
    print(lst)
    # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    lst=[i*i for i in range(1,10)]
    print(lst)
    # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
    
    lst2=[i for i in range(2,11,2)]
    lst3=[i*2 for i in range(1,6)]
    print(lst2)
    print(lst3)
    # [2, 4, 6, 8, 10]
    # [2, 4, 6, 8, 10]

    展开全文
  • python基础PPT教学课件.pptx
  • python 入门ppt

    2022-05-05 16:25:44
    例子简单易懂,适合零基础编程小白学习,入门级Python语言教学ppt 包含基础语法规则及实例,GUI编程,NumPy等
  • 青少年python编程课程体系四阶63节(仅含PPT)基础,入门,进阶,提高
  • Python从入门到精通(明日科技出版)。老师发给我的,真实,里面没有密码,放心使用。郑重推荐给大家。

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 4,556
精华内容 1,822
关键字:

python教学ppt