干货 | 清华Python编程入门分享会第一期

数据派THU

共 3225字,需浏览 7分钟

 ·

2024-10-25 17:00



本次分享会是由清华大学五道口金融学院和大数据协会联合举办的系列讲座,以初级python入门为主,是为非计算机非数据科学专业,但有助于学习编程的同学量身定制的精品讲座。目标是为未来数据分析人才配备先进的编程理念和操作技巧,强化学科研究能力,促进跨学科交流与合作。活动分为三期,第一期由自动化系优秀博士生陈鹏宇主讲,主要介绍Python的安装使用、基本语法功能以及自学指南等内容。




一、Python第三方库与虚拟环境配置


Python是一种高级编程语言,具有简洁明了的语法、丰富的第三方库、动态类型、多用途等特点,广泛应用于网络开发、数据分析、人工智能科学计算等领域。主要介绍了Python的第三方库生态丰富,适用于理工科和人文社科的各个领域。在Mac OS上安装Python时,推荐使用Anaconda,因为它具有虚拟环境功能,可以设置不同的虚拟环境,避免不同工程和项目之间的版本冲突。在Windows上,安装过程与Mac类似,但环境变量配置可能有所不同。此外,还介绍了使用VS Code作为Python编辑器的优势,以及如何安装Python插件以提高编写代码的效率。



二、Python包管理及运行方式解析


主要介绍了Python的包管理工具、运行方式以及数据处理方式。Python提供了自带的包管理工具,可以安装和删除第三方包。在终端中输入python命令可以进入交互程序,执行Python命令。在VS Code中选择解释器路径,可以进行调试。推荐使用基于网页的交互计算应用程序,如Jupyter Notebook,可以在其中添加Markdown块和Python代码块,方便编写、运行和展示结果。


三、Python基本语法及数据结构介绍


主要介绍了Python的基本语法和数据结构。Python的基本数据结构包括数字列表、元组、字典和集合等。数字类型有整型、浮点型和负数,支持16进制、八进制和科学计数法。Python列表是重要的数据结构,表示有序元素集合,元素数据类型不必相同。列表有索引,从零开始,支持复数索引和同时索引多个元素。此外,还介绍了列表的一些内置方法,如在列表末尾添加元素和统计某一元素出现的次数等。



四、列表与元组的操作与应用


主要讲述了C语言和Python中对象和方法的调用,以及列表和元组的区别。列表是可变对象,可以修改其中的元素,而元组是不可变对象,不能修改。在Python中,可以通过添加元素、删除元素、使用remove方法等操作来对列表进行操作。此外,还介绍了Python中的一些内置函数,如len、in、for等,以及如何将列表转换为元组。



五、深入理解Python数据类型


主要介绍了Python中的函数、元组、列表、字典、集合等数据类型。首先,函数用于输出对象的类型,如列表和元组的类型。其次,元组和列表的区别在于元组不能支持元素的重新复制,而列表可以。接着,介绍了字典的键值对集合,没有索引的概念,对应元素是通过键去索引的。最后,讲解了集合的特性,如无序、不重复、可进行交集、并集、补集、差集等操作。此外,还提到了列表推导式和集合推导式的使用,以提高运算效率。



六、数据类型与运算符的使用讲解


主要介绍了Python中的数据类型,包括集合、字符串、条件语句和循环等。集合的特点是元素不重复,字符串可以理解为一个字符的列表。条件语句和循环中,if else if和else的用法与C语言不同,Python中是通过缩进表示代码块。最后,通过一个简单的程序示例,演示了输入狗狗年龄,并使用条件语句判断该年龄是否有效(大于零)的基本流程。



七、Python循环与函数应用解析


主要介绍了Python的两种循环:while循环和for循环。for循环可以遍历任何可迭代的对象,如列表、元组、字典等。通过一个简单的程序,判断一个数是否为质数,通过遍历2到10之间的所有数字,判断每个数字是否是质数。同时,还介绍了Python函数的定义和使用,如求最大值函数,以及可变对象和不可变对象的传参概念。



八、Python函数修改与学习资源


主要讲述了Python编程语言的一些基本语法和注意事项。Python中的不可变对象如数字、字符串、元组等在函数修改后,会生成新的对象,而可变对象如列表、字典等可以在函数中进行修改。同时,介绍了几个学习Python的资源,如官方文档、菜鸟教程等,并强调了实践学习的重要性。最后,提醒大家在学习过程中遇到问题要及时与老师交流。



九、讨论大模型在编程学习中的应用


讨论了大模型在编程中的应用,推荐了智谱清言和gpt等国内外的优秀大模型。强调了实践性在编程学习中的重要性,建议在学习基本语法后,在实际科研问题中利用模型或网上搜索进一步学习。同时,提到了深度学习框架如pytorch的使用,以及第三方库如Github等。


欢迎扫码观看分享会回顾(一)


编辑:文婧

校对:丁玺茗



关于我们

数据派THU作为数据科学类公众号,背靠清华大学大数据研究中心,分享前沿数据科学与大数据技术创新研究动态、持续传播数据科学知识,努力建设数据人才聚集平台、打造中国大数据最强集团军。




新浪微博:@数据派THU

微信视频号:数据派THU

今日头条:数据派THU


浏览 47
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报