python算數編程教學

Ⅰ 舉例講解python中的算數運算符的用法

舉例講解Python中的算數運算符的用法
下表列出了所有Python語言支持的算術運算符。假設變數a持有10和變數b持有20，則：
例子:
試試下面的例子就明白了所有的Python編程語言提供了算術運算符：
#!/usr/bin/python
a = 21
b = 10
c = 0
c = a + b
print "Line 1 - Value of c is ", c
c = a - b
print "Line 2 - Value of c is ", c
c = a * b
print "Line 3 - Value of c is ", c
c = a / b
print "Line 4 - Value of c is ", c
c = a % b
print "Line 5 - Value of c is ", c
a = 2
b = 3
c = a**b
print "Line 6 - Value of c is ", c
a = 10
b = 5
c = a//b
print "Line 7 - Value of c is ", c
當執行上面的程序，它會產生以下結果：
Line 1 - Value of c is 31
Line 2 - Value of c is 11
Line 3 - Value of c is 210
Line 4 - Value of c is 2
Line 5 - Value of c is 1
Line 6 - Value of c is 8
Line 7 - Value of c is 2

Ⅱ Python課程內容都學習什麼啊

賀聖軍Python輕松入門到項目實戰（經典完整版）（超清視頻）網路網盤

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若資源有問題歡迎追問~

Ⅲ 初學者學習python編程要掌握什麼內容

【導語】目前，人工智慧編程課已經納入中小學生教學課程。隨著5G、大數據和人工智慧的發展，python開發語言也隨之興起。作為大數據分析挖掘工程師，我們也應該掌握python這門必備語言，那麼初學者學習python編程要掌握什麼內容呢?

1、linux基本命令

linux系統，shell操作，文件和目錄，文件屬性修改命令，查找與檢索命令，磁碟管理，壓縮管理，進程管理，用戶管理，網路管理，其它命令，常用伺服器ftp、ssh、samaba，編輯器vim、sublime、getdit、gcc工具鏈，redhat軟體安裝與卸載、centos軟體安裝與卸載。

2、PYTHON語法基礎

基礎數據類型，變數本質，簡單函數，輸入輸出函數，局部變數和全局變數，算術表達式，邏輯表達式，關系表達式，位運算，語法格式，分支語句，循環語句，break，continue，list列表-增刪改查截取操作，tuple元組-查和截取操作，dictionary字典-增刪改查操作，函數高級，函數的參數詳解，函數的調用關系，值傳遞參數和引用傳遞參數，匿名函數，return語句，變數作用域，數字類型轉換，數學函數，內建range函數，隨機函數。

3、PYTHON字元串解析

python訪問字元串中的值，python字元串更新，python字元串運算符，python字元串格式化。

4、PYTHON時間與日歷

時間和日期，獲取格式化的時間，獲取某月日歷，time模塊的內置函數，日歷(calendar)模塊。

5、PYTHON文件操作

終端輸入和輸出，打開和關閉文件，file對象的屬性，close()方法，write()方法，read()方法，seek()方法，重命名和刪除文件，python里的目錄，chdir()方法，getcwd()方法，rmdir()方法，文件目錄相關的方法，windows、linux平台下相關差異性。

6、PYTHON面向對象

面向對象思想，類和對象，類的繼承，多態，類屬性和實例屬性，靜態方法和類方法。

初學者學習python編程需要掌握的內容，就給大家分享到這里了，希望對於大家能有所幫助，當然Python編程學習不僅需要進行工具學習，還需要學習很多的編程知識，希望大家好好學起來哦，加油!

Ⅳ Python視頻教程，百度雲

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Ⅳ 如何學python編程

分享一份人工智慧+Python的學習路線圖，可以參考下

從圖可以看出Python需要學習的知識點很多，自學python無人專業老師引導，遇到問題無法及時溝通解決，接收的信息較為零散，容易找錯學習方向，導致學習效率低。建議零基礎的你選擇一家靠譜的學校，先打好基礎，系統的學習，因為只有選擇正確的學習方式方法才能到達預期目標。多多對比吧，看看學的內容、項目、就業、環境之類的，有試聽的話先去試聽下，這樣也能避免掉坑。

Ⅵ 怎麼學python編程

想要學習Python，無非就是自學和機構學兩種學習方式。

一、自學

1）需要拿到完善的課程體系

自學python的前提是，你知道學什麼！python開發方向眾多，我想工作的領域是什麼？達到工作標准要掌握哪些知識？這些知識從哪裡獲得？學到什麼程度算合格？貿然去自學只能越學越偏。

2）需要很強的自製能力

java編程不比其他技能那麼有趣，如果你沒有莫大的興趣和動力，很容易覺得枯燥，那些代碼、邏輯很快就會打消你的積極性；一鼓作氣，再而衰，三而竭，尤其是你如果不脫產專注學習，利用碎片化時間輕松就會把僅有的熱情消耗殆盡。

二、機構學

python培訓學校有很多，比如南京課工場，北大青鳥，中博軟體等等，缺點是需要一定費用，但是是推薦就業的，你可以作為一個參考。

北大青鳥中博課堂實拍

3）Python全棧式WEB工程師

能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓

能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧

4）Python多領域開發

能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體

能夠熟練使用Python庫進行數據分析

招聘網站Python招聘職位數據爬取分析

掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別

掌握基本設計模式、常用演算法

掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法

所有以上的這些學習內容，可以自己下載相關資料看看，了解一下哦。

Ⅶ python怎麼學習

對於很多想學習Python的小夥伴來說，不知道從何開始，小蝸這里整理了一份Python全棧開發的學習路線，大家可按照以下這份大綱來進行學習：

第一階段：專業核心基礎

階段目標：
1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識
2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發
3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作
5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置
6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫高級操作
7. 能綜合運用所學知識完成項目

知識點：
Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。
1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。
3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。
4、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。
5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發

階段目標：
1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議
3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發
4. 深入理解網路協議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識
5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理
6. 使用Web開發框架實現貫穿項目

知識點：
Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。
1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。
2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通信協議，Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。
3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。
4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與數據分析

階段目標：
1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理
4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取
5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點：
網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。
3、Pandas裡面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段：機器學習與人工智慧

階段目標：
1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程
2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等
5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目

知識點：
1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。