2021winterclass:start

2021寒假python突击学习班专题

  • 感谢大家花时间突击学习python,希望大家通过假期能够掌握这一快速编程语言,伴随你的科研实用工具。 — 俞熹 2021/01/28 15:16
  • 课程的链接在:从零开始学习python2020
  • 这个页面提供一些跟随课程的,同步更新的,布置任务和作业内容 以及 解答大家常见问题的交流平台。
  • 作业上传页面 作业完成后把 ipynb 文件打包后上传。
  • 完成学习:课程 第二卷 Python 基础
  • 完成课后的作业
  • 作业的参考答案:day2_answers.rar俞熹 2021/01/30 18:48
  • 创建100个随机数,随机数值为 1-1000的整数。存于list1
  • 将list1中的数平方后存于 list2
  • 求list2中 最大值,最小值。
  • 将list2求和
  • 将list2排序
  • 创建一副扑克牌(包含52张)存于 cards (你可以使用 ♣ ♦ ♥ ♠ 符号, 也可以加上鬼牌:☿)
  • 创建洗牌函数:deal_cards()
  • 洗牌后依次发给4个player[0:3]
  • 将4个player牌按照习惯整理好后展示
  • (什么是按照习惯?) 你可以按照大小和花色整理。也可以再详细到都分类
  • pi^e 大还是 e^pi 大?
  • 找到一个6位的水仙花数:水仙花数是指一个 n 位数,它的每个位上的数字的 n次幂之和等于它本身(例如:n=3, 1^3 + 5^3+ 3^3 = 153)。
  • 上面程序还是可以拓展到n次幂,和更高位数,考虑如何优化程序可以加快运算速度?
  • 完成学习:课程 第3卷 numpy 基础
  • 完成学习:课程 特别篇3 阶段性测试
  • 创建一个 16x 16的随机数矩阵m1,随机数值为 1-100的整数。
  • 将m1 切分为左右两个矩阵m1_left,m1_right (16×8)
  • 将m1 切分为上下两个矩阵m1_top,m1_bottom (8×16)
  • 将m1 转置
  • 将m1 变形为一维list
  • 计算m1 的 和,最大,最小,均值,中位数,每行求和。
  • 将m1 归一化Normalization(到0 到 1) 存在m1_normal
  • 将m1 标准化化Standardization)(到-1 到 1) 存在m1_std
  • 创建一个 m*n 的 2darray, 数值为 复平面上的 gamma 函数值 z = | gamma(x,y) |
  • x,y 的取值范围为 (-3.5,5.5),(-5,5)
  • 数据可以保存成文件gamma.npy
  • 注意z 要保存为 numpy的2d array形式。
  • Γ(x) 函数可以看成是阶乘在实数集上的延拓
  • 注:这个作业可能比较难,但是是一个对于数据集处理的综合测验,希望大家能能够尝试一下,开卷考试 — 俞熹 2021/02/04 20:12
  • 提示: gamma 函数值如何获得?(通过scipy.special库)
  • import scipy.special as S
  • print(S.gamma(5))
  • print(S.gamma(-2.2))
  • print(S.gamma(1+1j)) # gamma函数支持复数)
  • 完成学习 :第四卷 Pandas 基础
  • 数据处理差不多完了,展示数据就要看 第五卷 数据作图 Matplotlib 基础。这章学完,我们可以结合在一起出一个数据处理的作业。
  • 学习:特别篇1 新冠病毒COVID-19 数据分析特辑
  • 作业:更加深入挖掘 COVID-19 数据。
  • 学习:特别篇4-用Pandas揭秘美国选民的总统喜好
  • 作业:更加深入挖掘 美国大选数据。

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  • 最后更改: 2021/02/09 17:20
  • 由 whyx