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python刷题的小技巧,python制作刷题软件

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初学者学习python编程有哪些方法?

一、设置一个闹钟提前30分钟起床

你每天学习Python的最佳时间是在早晨。

从生物学角度来讲,一个人脑子最清醒的时间是每日清晨起床后的两个小时。如果不想浪费自己的脑细胞,那就晚上早睡,第二天早点起床,这样就可以在上课或上班前练习一下。

如果能提前给自己安排好学习的计划和内容,就能很大程度的提升学习效率,达到事半功倍的效果。一个简单的办法就是给自己一个“约定”:告诉自己,每天只花30分钟来学习Python,学完之后才能看手机刷百度等。

也许有的人会说,晚上熬夜写代码效率更高,其实这种想法是不可取的。因为熬夜给身体带来的伤害大家有目共睹,每年过劳死的人不在少数。而且熬夜会造成记忆力衰退,你会发现晚上学习真的记不住多少东西。

二、多利用周末或假期的空闲时间学习Python

这条建议看起来有点过分,有的人会说,过个周末不容易,还要挤出时间学习太累了。

其实,如果对一天的休息时间进行细分,就能做到玩好的同时又能学习Python。在这里分享一下我自己的作息规律表:

8:00起床,睡个懒觉。8:00——9:00吃饭时间。9:00——10:00看书学习时间。10:00——12:00出游时间。12:00——13:00午饭时间。13:00——15:00午休时间。15:00——18:00学习时间。18:00——19:00晚饭时间。19:00——20:00游戏时间。20:00——23:00学习和写作时间。23:00以后刷刷百度等,12点前睡觉,保证晚上至少有6个小时高质量睡眠时间。

当然了,具体的时间安排可以灵活调整,最重要的是要有一种自制力,娱乐要有度。

三、多做题

这一点就不用多说了吧,要想学好编程没有捷径。正确的学习方法,加上大量的代码练习,才能学好一门编程语言。

关于初学者学习python编程有哪些方法,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

0基础学习Python有什么技巧没有?

零基础情况下,想学一门语言。其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言,有更好的可读性,因此上手相对容易。那么如何快速掌握python?

设定目标:做 Python 开发除了熟悉语言本身之外,还需要掌握很多相关联的技能,好比打NBA,你不光要学如何投篮,还要练习力量、技战术等一整套东西。所以,一个普通Python Web开发工程师需要掌握的技能包括至少一个Web框架,比如:Django、Flask、Tornado,做业务系统必须熟知一种数据库,还需要对Linux系统的基本操作和常用命令有所了解,因为以后你写到程序基本上都会运行在Linux平台上。

开发工具:工欲善其事必先利其器,Python IDE层出不穷,推荐Pycharm 和Sublime两个工具都是免费的,而且它们的学习成本非常低,网上找一篇教程看了基本就能上手,Vim、Emacs这样的远古神器还是放以后再去了解吧。

Python3:新手开始总纠结学 Python2 还是 Python3,这种纠结完全就是给自己徒增烦恼,因为它们是同一种语言,只有少部分地方语法不兼容,尽管目前大部分公司还在用Python2,但是Python3逐渐成为主流已是不争事实,毕竟后者性能方面更占有优势。

学习框架:对于刚入门的人,最重要的是培养Ta的学习兴趣和信心。有的会担心自己的基础知识都那么薄弱,如何能学好框架呢?其实这个担心倒是不必,大多数大型的框架都把功能封装得很完整,定义了一套在自己的框架下做事的“规则”,学习框架更多的是学习这些“规则”,入门倒不需要很深的理论基础。

可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术,既可以节省时间,还可能挽救“生命”。

一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物,并且可以成为真正的生产力助推器。所以,这里有一些小提示和小技巧,有些可能是新的,但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。

Pandas中数据框数据的Profiling过程

Profiling(分析器)是一个帮助我们理解数据的过程,而Pandas Profiling是一个Python包,它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是,它们只提供了对数据非常基本的概述,对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息,且在交互式HTML报告中也是如此。

对于给定的数据集,Pandas中的profiling包计算了以下统计信息:

由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。

安装

用pip安装或者用conda安装

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv('titanic/train.csv')

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告,该报告非常详细,且包含了必要的图表信息。

还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")

Pandas实现交互式作图

Pandas有一个内置的.plot()函数作为DataFrame类的一部分。但是,使用此功能呈现的可视化不是交互式的,这使得它没那么吸引人。同样,使用pandas.DataFrame.plot()函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢?这个时候就可以用Cufflinks库来实现。

Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起,非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。

安装

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右侧的可视化显示了静态图表,而左侧图表是交互式的,更详细,并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能,旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令%lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有两种:行magic命令(line magics),以单个%字符为前缀,在单行输入操作;单元magic命令(cell magics),以双%%字符为前缀,可以在多行输入操作。如果设置为1,则不用键入%即可调用Magic函数。

接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令:

% pastebin

%pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务,可以存储纯文本,如源代码片段,然后通过url可以与其他人共享。事实上,Github gist也类似于pastebin,只是有版本控制。

在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本,并试着运行看看结果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用%pastebin生成一个pastebin url。

%matplotlib notebook

函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline,可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。

%run

用%run函数在notebook中运行一个python脚本试试。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。

%%latex

%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。

查找并解决错误

交互式调试器也是一个神奇的功能,我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常,请在新行中键入%debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境,它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值,并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美观的数据结构,pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。

让你的笔记脱颖而出

我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。

蓝色警示框:信息提示

p class="alert alert-block alert-info"

bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.

/p

黄色警示框:警告

p class="alert alert-block alert-warning"

bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

/p

绿色警示框:成功

p class="alert alert-block alert-success"

Use green box only when necessary like to display links to related content.

/p

红色警示框:高危

p class="alert alert-block alert-danger"

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

/p

打印单元格所有代码的输出结果

假如有一个Jupyter Notebook的单元格,其中包含以下代码行:

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

单元格的正常属性是只打印最后一个输出,而对于其他输出,我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。

添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢复原始设置:

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'选项运行python脚本

从命令行运行python脚本的典型方法是:python hello.py。但是,如果在运行相同的脚本时添加-i,例如python -i hello.py,就能提供更多优势。接下来看看结果如何。

首先,即使程序结束,python也不会退出解释器。因此,我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。

其次,我们可以轻松地调用python调试器,因为我们仍然在解释器中:

import pdb

pdb.pm()

这能定位异常发生的位置,然后我们可以处理异常代码。

自动评论代码

Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行,再次命中组合将取消注释相同的代码行。

删除容易恢复难

你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格?如果答案是肯定的,那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。

如果您删除了单元格的内容,可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。

如果需要恢复整个已删除的单元格,请按ESC + Z或EDIT撤消删除单元格。

结论

在本文中,我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用,能让你有所收获,从而实现轻松编码!

如何在两天之内突击蓝桥杯Python

需要一本算法书籍然后狂刷题,抓重点。

一本好的算法书是很重要的,这里推荐算法竞赛入门经典和算法笔记,虽然不是python语言的,但是对于理解算法很有帮助。

开始刷题的时候要养成好的代码思维,和提升写代码速度最好的方法就是刷题。蓝桥杯官网有练习系统,里面的试题是完全足够的。

刷题的初期主要是掌握一些基础的语法规则和字符串算法,python的遍历和索引都是非常方便的;还包括一些简单的函数和基础库的使用。这些都能在刷题过程中学习到。后期主要去理解和背住一些重要的复杂的算法,熟练使用。

如何系统地自学Python?你知道哪些相关的学习小技巧?

Python即计算机高级编程语言,能够简单有效的面向对象编程,它的本质就是ABC语言的替代品,想要自学就要先学会编程,在基础入门时,就需要对自己有一个清醒的认知,掌握编程语言,要能够看得懂复杂的编程代码,清楚自己学习编程的目标,朝着既定目标前进,尝试收集一些相关资料,建立牢固的编程思维,在看到无法理解的代码时,可以选择辅助工具帮忙理解。

打好Python基础之后,这时候就可以学习基础的数据分析工作用法,购买一些关于学习Python编程的书本,了解Python是什么,知道变量,算法和解释器之间的关系,懂得Python的基本数据类型和操作方法,并学会使用字典进行参考和查阅,在学习的过程中定期地记笔记也是必要的,可以加深印象,最好的情况是寻找业内对这些知识有深刻了解的人教自己。

学习Python编程,要熟练掌握编程工具,像excel就需要把握好数据分析,要将书本知识结合实际操作来进行,在学习Python编程之前,也要系统地学习统计学,经济管理学等,学会这些高级的统计概率知识,将需要学习领域的知识点进行汇总和整理,就可以进行初级阶段的Python编程学习,编写代码了。

想要更好地学习Python编程技术,就像学生学习那样进行刷题,巩固所学知识,提高编程效率,遇到困难时,不轻言放弃,遇到程序错误和异常时,多查找原因,询问前辈,积极动手实践解决,总的来说,就是要多学多看多练,学习Python编程技术,从来都不是一蹴而就的,要努力坚持下去,最后,不要为了学习一门编程语言而去学习,从始至终不要忘记自己学习Python编程的目标。