Python Учебники
Наши уроки по Python предоставляют всестороннюю учебную программу для изучения этого универсального языка программирования. Они охватывают основы Python, продвинутые концепции и популярные библиотеки, подходящие как для начинающих, так и для опытных разработчиков. Через практические лаборатории и примеры реального кода вы получите практический опыт программирования на Python. Наша интерактивная среда Python позволяет вам тестировать различные функции Python и видеть немедленные результаты.
Другие деревья навыков
LinuxDevOpsКибербезопасностьKali LinuxDevOps EngineerCybersecurity EngineerБаза данныхНаука о данныхRed Hat Enterprise LinuxCompTIADockerKubernetesGitShellNmapWiresharkHydraJavaSQLitePostgreSQLMySQLRedisMongoDBGolangC++CJenkinsAnsiblePandasNumPyscikit-learnMatplotlibВеб-разработкаHTMLCSSJavaScriptReact
Типы данных и операторы в Python
В этой практической лабораторной работе вы изучите основные типы данных и операторы Python. Вы научитесь работать с числами, строками, логическими значениями, выполнять преобразование типов и получите практический опыт работы с фундаментальными концепциями языка Python.
Python
Универсальные функции NumPy
В этой лабораторной работе мы изучим основы универсальных функций (ufuncs) NumPy. Ufuncs — это функции, которые работают с ndarrays поэлементно, поддерживая broadcasting массивов, преобразование типов и другие стандартные функции. Мы узнаем о различных методах ufuncs, правилах broadcasting, правилах преобразования типов и о том, как переопределять поведение ufunc.
NumPyPython
Понимание типов данных NumPy
Эта лабораторная работа предоставит пошаговое руководство по пониманию различных типов данных, доступных в NumPy, и способов изменения типа данных массива. NumPy поддерживает широкий спектр числовых типов, включая булевы значения, целые числа, числа с плавающей запятой и комплексные числа. Понимание этих типов данных важно для выполнения различных числовых вычислений и задач анализа данных с использованием NumPy.
NumPyPython
Импорт данных с помощью Genfromtxt
В этой лабораторной работе мы научимся импортировать данные с помощью функции numpy.genfromtxt. Эта функция позволяет нам считывать табличные данные из различных источников и преобразовывать их в массивы NumPy. Мы изучим различные параметры для определения входных данных, разделения строк на столбцы, выбора столбцов, установки типа данных и настройки преобразования.
NumPyPython
Основные методы создания массивов NumPy
Эта лабораторная работа представляет собой пошаговое руководство по созданию массивов с использованием NumPy, фундаментальной библиотеки для контейнеров массивов в Python. Вы изучите различные методы создания массивов, включая преобразование последовательностей Python, использование встроенных функций создания массивов NumPy, репликацию и объединение существующих массивов, а также чтение массивов с диска.
NumPyPython
Основы манипулирования массивами NumPy
В этой лабораторной работе вы изучите основы работы с массивами NumPy. NumPy — это мощная библиотека для численных вычислений в Python. Она предоставляет эффективные структуры данных и функции для выполнения математических операций над массивами.
NumPyPython
Структурированные массивы в NumPy
В этой лабораторной работе мы изучим структурированные массивы в NumPy. Структурированные массивы — это ndarray, тип данных которых представляет собой композицию более простых типов данных, организованных как последовательность именованных полей. Они полезны для работы со структурированными данными, такими как табличные данные, где каждое поле представляет собой различный атрибут данных.
NumPyPython
Введение в индексацию в NumPy
В этой лабораторной работе мы рассмотрим основы индексации в NumPy. Индексация позволяет нам получать доступ к отдельным элементам или подмножествам элементов массива и манипулировать ими. Понимание того, как эффективно использовать индексацию, имеет решающее значение для работы с массивами в NumPy.
NumPyPython
NumPy Broadcasting для эффективных вычислений
Broadcasting — это мощная функция NumPy, которая позволяет использовать массивы с различными формами в арифметических операциях. Она предоставляет способ векторизации операций с массивами и повышения вычислительной эффективности. Эта лабораторная работа познакомит вас с основами broadcasting в NumPy.
NumPyPython
Импорт модулей и пакетов в Python
В этой лабораторной работе вы узнаете, как импортировать и использовать модули и пакеты в Python. Мы рассмотрим модули Python с помощью pydoc, импортируем модули, используя оператор import, импортируем определенные объекты с помощью from...import и разберемся в структуре пакетов Python. Эта лабораторная работа предоставляет практические навыки для эффективной организации и повторного использования кода.
Python
Определение классов и объектов в Python
В этой лабораторной работе вы изучите фундаментальные концепции Объектно-Ориентированного Программирования (ООП) в Python. Мы рассмотрим, как определять классы, которые служат шаблонами для создания объектов, и поймем взаимосвязь между классами и объектами. Затем вы получите практический опыт, создавая и используя экземпляры определенных вами классов. Лабораторная работа проведет вас через инициализацию объектов с помощью метода __init__ для установки их начального состояния и настройку их строкового представления с помощью метода __repr__ для улучшения отладки и читаемости.
Python
Управление словарями в Python
В этой лабораторной работе вы получите практический опыт управления словарями в Python. Словари являются важными структурами данных для хранения информации в виде пар ключ-значение. Вы узнаете, как создавать и просматривать словари, получать доступ к элементам и изменять их, добавлять и удалять элементы, а также изучать объекты представлений словаря (dictionary view objects).
Python
Условные операторы в Python
В этой лабораторной работе вы научитесь управлять потоком выполнения ваших программ на Python с помощью условных операторов. Мы начнем с понимания концепции последовательного выполнения программы, а затем введем условную логику как способ, позволяющий программам принимать решения. Вы реализуете одно-, двух- и многоуровневую логику с использованием операторов if, if-else и if-elif-else. Лабораторная работа также охватит вложенные операторы if, оператор pass и представит оператор match-case (Python 3.10+). К концу этой лабораторной работы вы сможете писать код на Python, который выполняет различные блоки инструкций на основе определенных условий.
Python
Манипулирование списками в Python
В этой лабораторной работе вы получите практический опыт манипулирования списками в Python — фундаментальной структурой данных. Вы научитесь создавать, получать доступ, добавлять, удалять, изменять, сортировать, запрашивать и вкладывать списки. В результате вы сможете эффективно работать со списками для управления и обработки данных в ваших программах на Python.
Python
Обработка исключений с помощью try except в Python
В этой лабораторной работе вы узнаете, как эффективно обрабатывать исключения в Python с помощью оператора `try...except`. Мы рассмотрим, как перехватывать специфические исключения, такие как `ValueError`, обрабатывать несколько типов исключений и выполнять код независимо от того, произошло исключение или нет, используя блоки `else` и `finally`. Вы также научитесь вызывать пользовательские исключения для сигнализации о специфических условиях ошибок в вашем коде. Благодаря практическим упражнениям вы получите практический опыт написания надежных и отказоустойчивых программ на Python.
Python
Определение и использование функций в Python
В этой лабораторной работе вы научитесь определять и использовать функции в Python. Функции необходимы для организации кода и повышения его повторного использования. Вы начнете с понимания концепции функций и изучения встроенных функций Python, научитесь вызывать их с параметрами и наблюдать за их выводом. После изучения встроенных функций вы узнаете, как определять свои собственные простые функции. Наконец, вы попрактикуетесь в вызове этих пользовательских функций для выполнения содержащихся в них блоков кода, закрепляя свое понимание создания и использования функций в Python.
Python
Обработка ввода и вывода в Python
В этой лабораторной работе вы изучите фундаментальные концепции обработки ввода и вывода (I/O) в Python. Мы рассмотрим, как отображать информацию в консоли с помощью функции `print()`, включая управление разделителями между несколькими аргументами. Кроме того, вы получите практический опыт получения пользовательского ввода с клавиатуры, записи данных в файлы и чтения данных из файлов, охватывая основные навыки взаимодействия с внешними источниками данных в ваших программах на Python.
Python
Изучение специальных методов в классах Python
В этой лабораторной работе вы погрузитесь в увлекательный мир специальных методов Python, часто называемых «дундер» методами. Вы получите практическое понимание того, как эти методы влияют на поведение ваших классов и объектов, изучив __new__, __del__, __slots__ и __call__.
Python
- Предыдущий
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- ...
- 151
- Следующий