Hướng dẫn python practice questions jupyter notebook - câu hỏi thực hành python jupyter sổ ghi chép

Xem xét câu hỏi

Các ô và tế bào đánh dấu

Q02.01 chạy mã sau trong hai ô Notebook Jupyter khác nhau. Chạy một ô dưới dạng ô mã. Chạy các ô khác như một ô đánh dấu. Tại sao đầu ra lại khác nhau?

# Problem Solving with Python

Q02.02 chạy mã sau trong hai ô Notebook Jupyter khác nhau. Chạy một ô dưới dạng ô mã. Chạy các ô khác như một ô đánh dấu. Tại sao đầu ra lại khác nhau?

print('Problem Solving with Python')

Các tế bào đánh dấu

Q02.10 Tái tạo các tiêu đề sau trong một máy tính xách tay Jupyter Tế bào Markdown:

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

Q02.11 Tái tạo bảng sau trong một máy tính xách tay Jupyter Tế bào Markdown:

Q02.12 Tái tạo khối mã sau trong một máy tính xách tay Jupyter Cell Downdown:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

Q02.12 Tạo lại các điểm đạn sau trong một ô mác Notebook Jupyter:

• Tế bào Markdown: Markdown
• Cell Cell: Mã Python
• NBConvert thô: latex

Q02.13 Tái tạo danh sách sau trong một ô mác Notebook Jupyter:

1. Mở máy tính xách tay Jupyter
2. Viết mã
3. Khởi động lại kernel & chạy tất cả
4. Tải xuống Notebook

Q02.14 Tái tạo hai quy tắc ngang trong ô đánh dấu máy tính xách tay Jupyter. Ở giữa các quy tắc ngang, viết văn bản ở giữa các dòng như dưới đây:

Ở giữa các dòng

Q02.15 Bên trong ô đánh dấu máy tính xách tay Jupyter, tạo từ

print('Problem Solving with Python')

print('Problem Solving with Python')

print('Problem Solving with Python')

Q02.16 Tạo một hộp cảnh báo ở bên trong ô Markdown Jupyter Notebook có nội dung:

Cảnh báo! Đếm Python bắt đầu từ 0 và kết thúc ở N-1 Python counting starts at 0 and ends at n-1

Toán cao su

Q02.20 Viết định lý Pythagore trong một ô Markdown Notebook Jupyter bằng toán học Catex.

Q02.21 Viết công thức cho khu vực của một vòng tròn trong ô đánh dấu máy tính xách tay Jupyter bằng cách sử dụng toán học latex.

Q02.22 Viết công thức bên dưới trong ô đánh dấu máy tính xách tay Jupyter bằng cách sử dụng toán học latex.

\ int_ {0}^{1} \ frac {1} {y^3} dy

Mã mã

Q02.31 Chạy mã sau trong ô mã Notebook Jupyter:

import this

Q02.32 Chạy mã sau trong ô mã Notebook Jupyter:

import sys
print(sys.version)

Q02.33 Chạy mã sau trong ô mã Notebook Jupyter:

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

plt.plot([1,3,6,10])
plt.show()

Q02.34 Chạy mã sau trong ô mã Notebook Jupyter. Di chuyển thanh trượt qua lại và quan sát kết quả.

from ipywidgets import interact
import ipywidgets as widgets

def func(x):
    return x

interact(func, x=10);

Phép thuật di động

Q02.50 Tạo một tệp có tên Hello.py trong cùng thư mục với sổ ghi chép Jupyter của bạn. Bên trong tệp hello.py viết mã bên dưới:hello.py in the same directory as your Jupyter notebook. Inside the file hello.py write the code below:

# hello.py

print("hello from the file")

Sử dụng lệnh ma thuật Notebook Jupyter

print('Problem Solving with Python')

Q02.51 Tạo một tệp có tên Hello.py trong cùng thư mục với sổ ghi chép Jupyter của bạn. Bên trong tệp hello.py viết mã bên dưới:hello.py in the same directory as your Jupyter notebook. Inside the file hello.py write the code below:

# hello.py

print("hello from the file")

Sử dụng lệnh ma thuật Jupyter Notebook

print('Problem Solving with Python')

Q02.52 Chạy mã bên dưới trong ô mã Notebook Jupyter:

print('Problem Solving with Python')

Tại sao đầu ra của hai lệnh này giống nhau?

Tìm sự giúp đỡ

Q02.60 Sử dụng chức năng

print('Problem Solving with Python')

print('Problem Solving with Python')

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

Q02.61 trong một ô mã Notebook Jupyter,

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

Q02.62 trong một ô mã Notebook Jupyter,

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

Problems-Python

Kho lưu trữ này chứa các máy tính xách tay Jupyter với các vấn đề mã hóa python (và giải pháp). Đây có thể là những bài tập tốt cho người mới bắt đầu và người dùng có kinh nghiệm hơn để cải thiện và xem xét các kỹ năng lập trình của họ trong Python. Các vấn đề được mượn từ internet và các giải pháp được đưa ra trong sổ ghi chép Jupyter với các nhận xét chi tiết để giúp hiểu chúng. Các giải pháp được đề xuất không nhất thiết là tối ưu, vì vậy hãy liên hệ với tôi nếu bạn thấy có gì sai với chúng. Vui thích!

1. Tìm từ dài nhất trong từ điển là một chuỗi chuỗi đã cho
2. Trình phiên dịch đơn giản hiểu các hoạt động "+", "-" và "*"
3. Nén và giải nén chuỗi
4. Phân phối kẹo
5. Phân tích tình cảm xem xét phim
6. Tìm khối lượng của mỗi hồ được tạo ra bởi nước mưa

01. Tìm từ dài nhất trong từ điển là một phần sau của một chuỗi đã cho

Vấn đề

Từ Google

Cho một chuỗi

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

Word

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

Lưu ý:

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

Ví dụ: với đầu vào của

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

• Các từ "có khả năng" và "ale" đều là các Trại hai chuỗi, nhưng chúng ngắn hơn "Apple".
• Từ "bale" không phải là một phần trăm của s bởi vì mặc dù s có tất cả các chữ cái phù hợp, nhưng chúng không đúng thứ tự.
• Từ "kangaroo" là từ dài nhất trong d, nhưng nó không phải là một phần sau của S.

Mục tiêu học tập

Câu hỏi này cho bạn cơ hội thực hành với các thuật toán và cấu trúc dữ liệu. Nó cũng là một ví dụ điển hình về lý do tại sao phân tích cẩn thận cho hiệu suất lớn thường là đáng giá, vì cẩn thận khám phá các điều kiện đầu vào phổ biến và trường hợp xấu nhất.

Giải pháp và giải thích

Xem Notebook Jupyter

02. Trình thông dịch đơn giản hiểu "+", "-" và "*"

Vấn đề

Từ Google

Cho một chuỗi

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

• Word

  # BIG heading
  
  ## Big heading
  
  ### SMALL heading
  
  #### small heading
  

  9 là một phần sau của

  # BIG heading
  
  ## Big heading
  
  ### SMALL heading
  
  #### small heading
  

  5 nếu một số ký tự, có thể không, có thể bị xóa từ

  # BIG heading
  
  ## Big heading
  
  ### SMALL heading
  
  #### small heading
  

  5 để tạo thành

  # BIG heading
  
  ## Big heading
  
  ### SMALL heading
  
  #### small heading
  

  9, mà không sắp xếp lại các ký tự còn lại.
• Lưu ý:

  # BIG heading
  
  ## Big heading
  
  ### SMALL heading
  
  #### small heading
  

  6 có thể xuất hiện ở bất kỳ định dạng nào (danh sách, bảng băm, cây tiền tố, v.v.)
• Ví dụ: với đầu vào của

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  %matplotlib inline
  

  4 và

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  %matplotlib inline
  

  5 đầu ra chính xác sẽ là

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  %matplotlib inline
  

  6

Giải pháp và giải thích

Xem Notebook Jupyter

02. Trình thông dịch đơn giản hiểu "+", "-" và "*"

Vấn đề

Từ Google

Cho một chuỗi

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

Word

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

Lưu ý:

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

import this

Ví dụ: với đầu vào của

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

import this

Các từ "có khả năng" và "ale" đều là các Trại hai chuỗi, nhưng chúng ngắn hơn "Apple".

Từ "bale" không phải là một phần trăm của s bởi vì mặc dù s có tất cả các chữ cái phù hợp, nhưng chúng không đúng thứ tự.

Từ "kangaroo" là từ dài nhất trong d, nhưng nó không phải là một phần sau của S.

Mục tiêu học tập

Câu hỏi này cho bạn cơ hội thực hành với các thuật toán và cấu trúc dữ liệu. Nó cũng là một ví dụ điển hình về lý do tại sao phân tích cẩn thận cho hiệu suất lớn thường là đáng giá, vì cẩn thận khám phá các điều kiện đầu vào phổ biến và trường hợp xấu nhất.

Giải pháp và giải thích

Xem Notebook Jupyter

02. Trình thông dịch đơn giản hiểu "+", "-" và "*"

Mục tiêu học tập

Câu hỏi này cho bạn cơ hội thực hành với các thuật toán và cấu trúc dữ liệu. Nó cũng là một ví dụ điển hình về lý do tại sao phân tích cẩn thận cho hiệu suất lớn thường là đáng giá, vì cẩn thận khám phá các điều kiện đầu vào phổ biến và trường hợp xấu nhất.

Giải pháp và giải thích

Xem Notebook Jupyter

02. Trình thông dịch đơn giản hiểu "+", "-" và "*"

Vấn đề

Từ Google

Cho một chuỗi

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

# BIG heading

## Big heading

### SMALL heading

#### small heading

Ví dụ 1::

print('Problem Solving with Python')

Ví dụ 2::

print('Problem Solving with Python')

Note::

1. Độ dài của mảng đã cho nằm trong phạm vi [2, 10.000], và sẽ là chẵn.
2. Số lượng trong mảng đã cho nằm trong phạm vi [-100.000, 100.000].

Giải pháp và giải thích

Xem Notebook Jupyter

05. Phân tích tình cảm xem xét phim

Vấn đề

Từ các bài tập tiện lợi

Về

Nhiệm vụ này sử dụng các đánh giá phim từ cơ sở dữ liệu Rotten Tomatoes để thực hiện một số phân tích tình cảm đơn giản. Học sinh sẽ viết các chương trình sử dụng văn bản đánh giá và điểm đánh giá được dán nhãn thủ công để tự động tìm hiểu mức độ tiêu cực hoặc tích cực của ý nghĩa của một từ cụ thể. Điều này sau đó có thể được sử dụng để dự đoán tình cảm của văn bản mới với kết quả hợp lý tốt. Ví dụ: các chương trình sinh viên sẽ có thể đọc văn bản như thế này:

Bộ phim là một hơi thở của không khí trong lành.

và dự đoán rằng đó là một đánh giá tích cực trong khi dự đoán tình cảm tiêu cực cho văn bản như thế này:

Nó làm cho tôi muốn thò ra nhãn cầu của mình.

Dữ liệu (với một số xử lý trước từ chúng tôi) là từ một dự án phân tích tình cảm tại Stanford (sử dụng thuật toán tinh vi hơn nhiều) và đã được sử dụng cho một cuộc thi học máy Kaggle.

Chúng tôi đã cung cấp hai ví dụ về các dự án dựa trên ý tưởng này mà chúng tôi đã sử dụng trong khóa học CS 1 và khóa CS 2, mặc dù có nhiều phần mở rộng có thể được thực hiện cho các khóa học cấp cao này hoặc các khóa học cấp cao hơn khác.

Vật liệu

• Tệp dữ liệu xem xét phim. Chúng tôi đã loại bỏ tất cả các đánh giá một phần khỏi dữ liệu Kaggle và định dạng lại nó để làm cho sinh viên đọc vào các chương trình của họ dễ dàng hơn một chút.
• Tài liệu chuyển nhượng CS 1. Trong bài tập này, sinh viên sử dụng dữ liệu để xác định tình cảm của từng từ riêng lẻ và thực hành các khái niệm CS 1 sớm như cấu trúc điều khiển, tệp I/O tệp, bộ tích lũy/bộ đếm, thuật toán MIN/MAX và Phương pháp.
• Mã khởi động CS 1. Mã này cho thấy cách đọc các trường khác nhau của dữ liệu xem xét phim và tìm kiếm các từ trong các đánh giá. Điều này là ngắn và có thể được phát triển trực tiếp với sinh viên hoặc được đưa ra trước thời hạn.
• Tài liệu chuyển nhượng CS 2. Trong nhiệm vụ này, sinh viên dự đoán tình cảm của các đoạn văn bản lớn hơn. Bài tập yêu cầu các cấu trúc dữ liệu phù hợp (ví dụ: bảng băm, lớp tùy chỉnh) để tăng tốc độ tìm kiếm và giảm nhu cầu truy cập tệp quá mức.
• Mã khởi động CS 2. Mã này cho thấy cách đọc dữ liệu xem xét phim. Nó cũng cung cấp các tệp .H cho các chức năng bảng tùy chỉnh và băm cần được thực hiện.

Giải pháp và giải thích

Xem Notebook Jupyter

05. Phân tích tình cảm xem xét phim

Vấn đề

Từ các bài tập tiện lợi

Về

Nhiệm vụ này sử dụng các đánh giá phim từ cơ sở dữ liệu Rotten Tomatoes để thực hiện một số phân tích tình cảm đơn giản. Học sinh sẽ viết các chương trình sử dụng văn bản đánh giá và điểm đánh giá được dán nhãn thủ công để tự động tìm hiểu mức độ tiêu cực hoặc tích cực của ý nghĩa của một từ cụ thể. Điều này sau đó có thể được sử dụng để dự đoán tình cảm của văn bản mới với kết quả hợp lý tốt. Ví dụ: các chương trình sinh viên sẽ có thể đọc văn bản như thế này:

Bộ phim là một hơi thở của không khí trong lành.

và dự đoán rằng đó là một đánh giá tích cực trong khi dự đoán tình cảm tiêu cực cho văn bản như thế này:

Nó làm cho tôi muốn thò ra nhãn cầu của mình.

Giải pháp và giải thích

Xem Notebook Jupyter

05. Phân tích tình cảm xem xét phim

• Vấn đề
• http://zafarrafii.com/
• Từ các bài tập tiện lợi
• Về
• Nhiệm vụ này sử dụng các đánh giá phim từ cơ sở dữ liệu Rotten Tomatoes để thực hiện một số phân tích tình cảm đơn giản. Học sinh sẽ viết các chương trình sử dụng văn bản đánh giá và điểm đánh giá được dán nhãn thủ công để tự động tìm hiểu mức độ tiêu cực hoặc tích cực của ý nghĩa của một từ cụ thể. Điều này sau đó có thể được sử dụng để dự đoán tình cảm của văn bản mới với kết quả hợp lý tốt. Ví dụ: các chương trình sinh viên sẽ có thể đọc văn bản như thế này:
• Bộ phim là một hơi thở của không khí trong lành.