【机器学习基础】Python编程09：五个实用练习题的解析与总结

Python是一种广泛使用的高级编程语言，它在机器学习领域中的重要性主要体现在以下几个方面：

1. 简洁易学：Python语法简洁清晰，易于学习，使得初学者能够快速上手机器学习项目。

2. 丰富的库支持：Python拥有大量的机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow、Keras和PyTorch等，这些库提供了强大的工具和算法，简化了机器学习模型的开发和部署。

3. 社区活跃：Python拥有一个庞大的开发者社区，社区成员不断贡献新的代码和解决方案，使得Python在机器学习领域持续进步。

4. 跨平台性：Python是跨平台的，可以在多种操作系统上运行，这为机器学习项目的跨平台开发提供了便利。

5. 数据处理能力：Python的数据处理能力非常强，它能够轻松处理大规模数据集，这对于机器学习来说至关重要。

6. 集成与扩展性：Python可以与其他语言和工具集成，提供了良好的扩展性，使得机器学习项目可以灵活地与其他系统或服务结合。

综上所述，Python在机器学习领域的重要性不仅在于其语言本身的特性，还在于它所构建的生态系统，这使得Python成为了机器学习领域的首选语言之一。为此掌握python基础编程极为重要，接下来让我们用以下5道题熟悉python编程

eg1：模仿静态变量的用法

模仿静态变量的⽤法

分析

这个示例展示了如何在Python函数中使用全局变量和类属性来模仿静态变量的行为。全局变量var在多次调用varfunc函数时保持其值，而类Static的静态变量StaticVar在多次调用varfunc静态方法时也保持不变。这展示了全局变量和类属性在不同函数调用间保持状态的能力。

def varfunc():
    global var  # 使用global关键字声明var为全局变量
    var = 0
    print('var = %d' % var)
    var += 1

if __name__ == '__main__':
    for _ in range(3):
        varfunc()
    print('Final value of var:', var)  # 打印最终的var值

class Static:
    StaticVar = 5  # 类属性

    @staticmethod
    def varfunc():
        # 静态方法中直接访问类属性
        print('StaticVar = %d' % Static.StaticVar)

print(Static.StaticVar)
a = Static()
for _ in range(3):
    a.varfunc()

eg2：学习使用auto定义变量的用法

学习使⽤auto定义变量的⽤法

分析

此题展示了在Python中如何使用局部变量。每次循环迭代时，autofunc函数内部的local_num变量都会被重新定义并初始化为1，展示了局部变量的作用域限制在函数内部。

num = 2

def autofunc():
    local_num = 1  # 明确定义为局部变量
    print('internal block num = %d' % local_num)
    local_num += 1

for _ in range(3):
    print('The num = %d' % num)
    num += 1
    autofunc()

eg3：模仿静态变量(static)另一案例

模仿静态变量**(static)**另⼀案例

分析

这个示例使用类Num的静态方法inc来演示静态变量的使用。静态方法可以直接访问类属性nNum，而不需要类的实例。每次调用inc方法时，都会输出并递增类属性nNum的值。

class Num:
    nNum = 1

    def inc():
        print('nNum = %d' % Num.nNum)
        Num.nNum += 1

if __name__ == '__main__':
    for _ in range(3):
        Num.inc()
        print('The nNum = %d' % Num.nNum)

eg4：矩阵相加

两个3 ⾏3 列的矩阵，实现其对应位置的数据相加，并返回⼀个新矩阵

分析

此题通过用户输入两个3×3矩阵的元素，然后逐个位置相加生成一个新的矩阵。首先，将输入的一维列表分割并转换为二维列表，然后通过嵌套循环遍历两个矩阵的对应元素并相加，最后输出原始矩阵和结果矩阵。

import re

def array_add():
    str1 = input("please input the first array num: ")
    str2 = input("please input the second array num: ")
    strNum1 = list(map(int, re.split('\s', str1)))
    strNum2 = list(map(int, re.split('\s', str2)))
    midArray = [0] * 3
    Array1 = []
    Array2 = []
    
    # 将输入的一维列表转换为二维列表
    for i in range(0, 9, 3):
        Array1.append(strNum1[i:i+3])
        Array2.append(strNum2[i:i+3])
    
    # 矩阵相加
    resultArray = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
    for i in range(3):
        for j in range(3):
            resultArray[i][j] = Array1[i][j] + Array2[i][j]

    print("The first Array is:", Array1)
    print("The second Array is:", Array2)
    print("The merged Array is:", resultArray)

array_add()

eg5：统计1到100之和

统计1 到100 之和

分析

此题是一个简单的循环求和问题。通过一个for循环从1遍历到100，每次迭代都把当前数字加到total变量上，最后输出总和。

def sum():
    total = 0
    for i in range(1, 101):
        total += i
    print(total)

sum()

总结

这五个编程练习题涵盖了全局变量、局部变量、静态变量、矩阵操作和循环求和等基础编程概念。通过这些练习，我们学习了变量的作用域、类和静态方法的使用、矩阵的创建和操作，以及基本的循环和累加技巧。

全局变量和静态变量允许我们在不同函数或方法调用间保持状态，而局部变量则展示了如何在函数内部创建临时存储。矩阵操作问题让我们学习了如何使用循环和列表来处理多维数据结构。循环求和问题则展示了如何使用循环来累计结果。

通过这些练习，我们不仅加深了对Python语言的理解，也提高了编程技巧和问题解决能力。这些基础知识对于进一步学习更高级的编程概念和算法至关重要，为成为一名合格的程序员打下了坚实的基础。