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。

• 大家先把python环境搭起来， 完成到搭建后续所要用到的Jupyter Lab平台。 有困难可以群里面提问。
• 还有个免费的办法：国内有多个实验室提供免费的Jupyter Lab环境。 推荐 天池 具体使用教程:https://blog.csdn.net/hanx09/article/details/107705720
• 其他的一些Jupyter Lab 资源 小白如何用免费JupyterLab资源
• 上面可以参考 课程： 第一卷 基础环境搭建

• 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

• 完成numpy作业：数组和矩阵操作
• 作业参考答案 day3_answers.rar — 俞熹 2021/02/07 11:22

• 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
• 参考：https://www.jianshu.com/p/95a8f035c86c

• 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
• 参考：https://baike.baidu.com/item/%E4%BC%BD%E7%8E%9B%E5%87%BD%E6%95%B0/3540177?fr=aladdin
• 参考：https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50535735
• 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。

作业上传页面