python靈魂題庫

㈠ python的標准隨機數生成器模塊是

import random
testlist = [1,3,4,5]
a,b = 1,5
random.random() 生成0至1之間的隨機浮點數，結果大於等於0.0，小於1.0
random.randint(a,b) 生成1至5之間的隨機整數，結果大於等於1，小於等於5，a必須小於等於b
random.choice(testlist)從testlist中隨機挑選一個數，也可以是元組、字元串

㈡ python中的a in b for a in c如何理解

我很理解你的疑惑，我相信這個對任何一個第一次接觸到這種寫法的人都有疑惑，不過我已經明白它的執行順序，其實最容易明白的就是寫一個等效寫法，「a in b for b in c」的寫法跟「x for x in y」的寫法並沒有本質上的區別，只不過前者輸出的b又作為「in」的參數繼續運算一次而已（同理它還可以是其它運算，未必是a in b，只不過現在它是一個列表，如果c是一維的列表，那循環一次出來的b就是單個元素，假設它是數字，那就可以執行比如b+1 for b in c這種操作），這種一般都用於生成一個列表，說再多不如舉個例子(以下例子皆為實測通過)：

```

#二維數組(在python中這個叫列表)

c=[[7,8,9],[1,2,3],[4,5,6]]

#簡易寫法，結果:[7,8,9,1,2,3,4,5,6]

l1=[aforbincforainb]

print(l1)

#常規寫法(相當於上邊的簡易寫法)，結果:[7,8,9,1,2,3,4,5,6]

l2=[]

forbinc:

forainb:

l2.append(a)

print(l2)

#上述的a還可以作為參數繼續傳入其它函數或在表達式中使用，比如作為in的參數，結果:[False,True,False]

#解釋一下執行順序：先執行forin，循環一次就出來一個b，然後再執行numinb，numinb的結果(True/False)作為列表的

#一個元素，至此一個循環結束，然後又開始下一個forin循環，直到所有元素循環完，最後產生一個元素值為True/False組成的列表！

num=3

l3=[numinbforbinc]

print(l3)

#上面寫法相當於

l4=[]

forbinc:

l4.append(numinb)

print(l4)

#a在表達式中參與表達式運算

#結果：[8,9,10,2,3,4,5,6,7]

l5=[a+1forbincforainb]

print(l5)

#該寫法是上述寫法的常規寫法

l6=[]

forbinc:

forainb:

l6.append(a+1)

print(l6)

```

提交答案後，發現網路會把空格縮進全都去掉，而縮進作為python的靈魂，沒有了縮進的python代碼根本沒辦法運行，所以我給你截個圖，你復制代碼後自己去縮進吧：

python的一種寫法：a in b for b in c

又一次修改答案，這次我要吐槽一下，不要來這里問關於代碼的問題，前面的代碼你也看到了，網路知道根本無法嵌入代碼，直接把代碼當普通文本，空格縮進全給你去掉，然後我想著，好，文本的空格被你去掉我上傳圖片總行了吧？結果，這圖片被壓縮的模糊不清，勉強能看見，將就著看吧。

㈢ Python最好IDE Pycharm使用小技巧總結

Python最好IDE：Pycharm使用小技巧總結：

1、pycharm的設置

從file下的setting進入設置，

然後我們進入到設置界面，首先我們可以設置界面的風格和工具欄字體大小，如紅線所示

接下來我們一般會設置寫代碼時的字體風格，選擇合適的字體和大小以及間隔，有利於編寫程序時的心情舒暢，寫起來一溜溜的。。。

接下來我們需要指定我們的編碼形式，這樣有利於我們的代碼編譯書寫

畢竟utf-8編解碼模式符合中國人的編碼習慣，再接下來我們希望在每次寫代碼時可以在文件頭寫上一些關於本文件的信息，例如時間、編譯器等等，這樣我們可以編寫一個書寫

template，這樣每次新建一個文件會自動在文件頭為我們添上這些信息，這里以py文件為例，可以照著這個模式來寫

為了方便，我就講它們直接敲出來了，可以直接復制啦！

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# author：albert time:${DATE}

接下來就是重頭戲，我們需要指定編譯器，這才是靈魂操作，

2、pycharm使用和快捷鍵

在pycharm里可以載入python使用的第三方庫，只要在指定編譯器後，點擊右邊的加號，進入搜索框找到你要載入的第三方庫即可，但是這種方式太慢了，一般我們在終端用pip結合鏡像來安裝，所以在這里就不做詳細說明。

至於快捷鍵，不同版本的可能略微有區別，常用的幾個：

注釋：選中後 Ctrl + /

定位：Ctrl + 滑鼠左鍵

縮進：Tab / Tab+shift

換行：shift + enter

編譯：Ctrl+shift+F10

查看路徑：ctrl+l (或在終端輸入pwd)

3、pycharm使用碰到的一些問題

有時候我們在寫代碼時會發現代碼下面會出現一些波浪號（非編碼錯誤），治根的辦法就是在設置里將pycharm里的檢測選項去掉

在run代碼時出現無法編譯情況

一般我們想運行代碼，可以滑鼠右鍵run一下當前文件即可，可是有時出現下面這種情況

我們需要做的就是將py文件的名字換一下即可。

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㈣ 為什麼有那麼多人選擇Python，真的有那麼好嗎

今天我們講的是4個關於Python編程語言的故事，看看為什麼那麼多人選擇Python。
＃1 如果想成為一名程序員？快點學會Python
作為一個計算機初級愛好者，據我們這些年敲過的代碼所反饋（是的，我的代碼是有靈魂的），他們還是比較喜歡Python，因為Python干凈利索，簡單直接。
Python編寫代碼的速度非常的快，而且非常注重代碼的可讀性，非常適合多人參與的項目。
它具備了比以前傳統的腳本語言更好的可重用性，維護起來也很方便。與現在流行的編程語言java、C、C++等相比較，同樣是完成一個功能，Python編寫的代碼短小精幹，開發的效率是其它語言的好幾倍。
所以如果你想嘗試成為程序員，Python將會是一個重要的選擇。
＃2 想要高薪嗎？成為一名Python程序員吧！
在由Indeed.com創建並由codementor.io發布的2016年開發人員薪水研究中，發現Python開發人員的平均工資是107,000美元：
基於這項研究，Swift，Python，Ruby，C ++和Java將讓你賺更多的錢（PHP墊底）。
我們可以看到，Swift下面緊隨其後就是Python和Ruby：前五個中只有兩種腳本語言。
而作為大數據時代，Python排名如此靠前，自然可以理解。
在未來，鑒於Python不僅是一種通用的編程語言，而且也是一門科學的編程語言，我們很快就會看到學習Python將會獲得更高的回報，掙得更多。
＃3 Python是AI和機器學習的未來
Python編程語言目前正在推動科學編程普及，但原來的情況並非總是如此。
多年來，學者和私人研究人員一直使用MATLAB語言進行科學研究。
這一切都開始隨著Python數值計算引擎（如NumPy和SciPy）的發布而改變，允許通過單個「import」語句後跟一個函數調用來完成復雜的計算。
雖慢但確實，Python開始接管作為計算機科學研究的首選語言。
Python是人工智慧的未來。
因為考慮到語言的靈活性，其速度以及提供的機器學習功能庫（如scikit-learn，Keras和TensorFlow），我們將繼續看到Python在機器學習領域占據主導地位。
此時，在我心中毫無疑問：如果你對人工智慧或者大數據有那一丁點的興趣，你都應該學習一下Python。
＃4 想學網路爬蟲、數據分析，卻不想成為專業碼農，那就就用Python吧
大數據與人工智慧時代的到來，讓越來越多的專業，除了本身專業知識的學習，也需要網路採集和數據分析的技能，因為數據儼然已成為價值評估的一種標准。
因為出行數據，滴滴知道你是一個愛爬山的人；
因為通信數據，中國移動知道你是一個跟父母很親近的人；
因為購物數據，阿里巴巴知道你現在還是單身。
而這一切的結論的背後，可以基本上說是數據挖掘的功勞。而作為一名非專業的銷售人員、金融人員，想做一次數據分析初體驗，Python無疑是最適合的入門語言。
為什麼這么講呢？
相比較java、C++，Python似乎更適合非計算機的人學習數據分析、大數據和人工智慧。
因為Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣，它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。

㈤ 自學python好，還是選擇北大青鳥培訓班好

自學和培訓都是學習Python的一種方式，但是關於自學還是培訓的話，要看自己的情況來決定的，並不是說每個人都適合自學，想要自學Python課程首先要考慮自學能力、自控能力，有沒有基礎，如果這幾個方面表現比較優勢，選擇自學也是沒有什麼問題的，但是如果沒有基礎或者自學能力比較差的情況下來說，建議選擇培訓進行學習，可以節省學習時間，更好的掌握Python課程。當然了具體選擇哪家機構去學習，不是局限性的，從業Python教學的機構有很多，不同的機構課程體系不同，教學質量也是存在差異，想要判斷一家機構是否合適，一定要實際去試聽、考察。

㈥ 人工智慧用的編程語言是哪些

樓下的回答是錯的
你所說的人工智慧目前主要是機器學習實現的
目前做機器學習和數據挖掘的主要語言是python
但主要原因並不是python效率高或者python和人工智慧有什麼不可分割的聯系，而是因為python是一門很好的膠水語言，可以方便的調用別人（用各種語言）寫的庫，而且表達清晰靈活
所以實際上機器學習的核心知識和python並沒有本質關系，python只是因為表達能力強，所以被廣泛用於機器學習開發而已。

㈦ 留給我的時間不多了！現在面臨 倆個選擇 一個Python 一個C語言 告訴我先學哪個好

編程是一門手藝， 學習編程首先要有目的，先帶大家了解一下自己需要學習什麼吧!

0、學一門語言

其實學什麼語言都可以，因為語言都是互通的，C語言也好， 對於初學者來說，Python 也很適合。

但有一個誤區，請勿進入!那就是編程語言和編程的區別——

很多人學習語言都忽略了一個本質問題，就是語言是可以被拆開的!!!

「語言 = 文字 + 語法」

或者，更抽象一點：

「語言 = 軀干 + 靈魂」

1、學一些演算法。

NOI/NOIP 得琢磨琢磨才能滿足自己的好奇心。然後再開始深入了解，最後你會打開不一樣的入口!

2、做一做項目

每次都寫一個 main 方法，然後幾個函數/方法搞定一丟丟演算法，獲得的成就感似乎已經不能滿足了，這個時候就適合去做個項目練手。

3、多方式的學習

其實這步應該和 step. 2一起操作。
學習方法永遠沒有最好的，至少兩種方式需要了解，一個是需求性學習，一個是系統性學習。需求性就是想學什麼就去學，系統性就是一點點知識點一個不漏踩完地學。

兩種方式混合學習，才能保證不會失去動力。

4、先學C語言還是Python？

非計算機專業的人，學習編程最重要的是保持住興趣，而不是糾結技能樹的問題。

至於先學C語言還是Python，比較資深的程序員給出的建議是：

Python上手簡單(當然語言本身還是沒那麼簡單的)，有交互性強的開發環境，還有眾多的第三方庫，學習起來樂趣會比C/C++有樂趣得多。
每個專業的程序員都應該學習，或者或多或少了解C。

但是C過於底層，強在內存操作，功能實現起來卻十分復雜，並不適合作為上手語言。

另外，Python中有像Numpy、Scipy這樣的科學計算庫，以及Matplotlib這樣的數據呈現庫，從做研究的角度來講，Python有潛質成為你的一個得力工具。

所以，Python或許更值得做為新手學習的一門編程語言。