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信息与智能科学导论 第5章 Python语言程序设计 - 副本

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人工智能导论课件第5章第2-6节

人工智能导论课件第5章第2-6节
• 决策树（decision tree）是一种特殊类型的搜索树（见图5-12），可以从根节点 开始，在一些可供选择的节点中选择，找到问题的解。逻辑上，决策树将问题 空间拆分成单独路径，在搜索解的过程中或在搜索问题答案的过程中，可以独 立地追踪这些单独路径。
5.4 搜索树（决策树）
叶 枝条 树干
根
图5-12 决策树
第6节
5.6 面向对象
• 面向对象是一种编程范式，它可以直观、自然地反映人类经验，它基于继承、 多态性和封装的概念。
图5-13 面向对象方法
5.6 面向对象
• 继承是类之间的关系，子类可以继承一个或多个通用超类继承数据和方法。多 态具有一个特征，即变量可以取不同类型的值（使用不同类型的参数）来执行 某个函数。多态性将在对象上的动作概念与参与的数据类型分开了。封装是指 不同层次的开发人员只需要知道某些信息，无须知道从底层到顶层的所有信息。 这类似于数据抽象和数据隐藏的思想。
• 当然，人类不能在大脑中保持完整、数以百万计的棋局。一个只有4枚棋子的 国际象棋残局，如国王和车对抗国王和骑士（KRKN），棋局就超过300万种。 然而，在模式识别的帮助下，通过对称、问题约束和一些领域专用知识，问题 得到了简化，人类可能可以理解这样的数据库。
5.2 图形草图
• 据估计，在足够复杂的领域，如计算机科学、数学、医学、国际象棋、小提琴 演奏等领域，人类需要大约10年的学徒生涯才能真正掌握这些领域。人们也估 计，国际象棋大师在他们的大脑中存储了大约5万种模式。事实上，模式（规 则）数量与人类领域专家为了掌握在上述的任何一个领域所积累的特定领域的 事实数量大致相同。
• 在数学和图论、计算机科学以及算法和人工智能领域，一个著名的图的问题就 是哥尼斯堡桥问题（见图5-11）。另一种等效的表示方法如右边的图所示，即 把问题描述为数学图。

人工智能导论PPT第五章

人工智能导论PPT第五章

代码分析
提取语音特征
我们之前学习了如何把时域信号转换成频域信号。频域特征在语音识别系统 中应用得很广泛，但是真实世界的频域特征要更为复杂。一旦我们把一个信 号转换成频域，我们需要确保它可以以特征向量的形式供我们使用。这就涉 及到Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs)了。MFCC是一种用于从 给定音频信号中提取频域特征的工具。
这一系列的处理主要包括了采样，量化和编码等步骤。 采样：采样就是在某些特定的时刻对模拟信号进行测量，对模拟信号在
时间上进行量化。具体方法是：每隔相等或不相等的一小段时间采样一 次。 量化：分层就是对信号的强度加以划分，对模拟信号在幅度上进行量化 。具体方法是：将整个强度分成许多小段。 编码：编码就是将量化后的整数值用二进制数来表示。
其中，x表示隐含状态，y—可观察的输出， a—转换概率，b—输出概率。
代码判断解析
小结
在这一章中，我们学习了语音识别相关技术。我们讨论了如何 处理语音信号及相关概念。我们学习了将语音信号可视化，并 通过傅里叶变换将其从时域变为频域。我们还使用一些预定义 的参数来生成了语音信号。最后我们讨论了MFCC特征提取和HMM 模型，并用这些知识构建了一个可以识别口语单词语音识别系 统。
在Markov chain的每一步，系统根据概率分布，可以从一个状态变到另一个状态， 也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移，与不同的状态改变相关的概率叫做转于时序的概率模型，是在马尔科夫链的基础上， 增加了观测事件（observed events），即把马尔科夫链原本可见的状态序列 隐藏起来，通过一个可观测的显层来推断隐层的状态信息。其中，隐层映射 到显层通过发射概率（emission probability）或观测概率（observation probability）来计算，隐层状态之间的转移通过转移概率（transition probability）获得。

信息与智能科学导论 第5章 Python语言程序设计

信息与智能科学导论 第5章 Python语言程序设计
• 关系表达式的结果为True，表示真，对应数字为1；结 果为False，表示假，对应数字为0
15
逻辑运算
《信息与智能科学导论》
• Python提供了and、or、not 3种逻辑运算符，用于连接 变量以形成逻辑表达式。逻辑运算符的真值见表。
• 在编程语言中，变量占据内存中的一块存储单元，用来 存放数据，存储单元中的数据可以改变。如图5-8所示 ，给存储单元起的名字就是变量名，在存储单元中存放 的数据就是变量的值。例如，变量a的值为8，则a为变 量名，8为变量值。
图5-8 变量名与变量值
9
定义变量并输出变量的值
《信息与智能科学导论》
【例5.3】 定义变量并输出变量的值。
• 关键字是不同编程语言系统保留使用的特殊的标识符，程序员不能将关键字用 于定义标识符。
7
标识符的应用
《信息与智能科学导论》
• 输入以下程序代码： • ab=123 • a&b=456 • print(ab) • print(a&b) • 运行以上代码时，系统会出现错误提示。
8
变量
《信息与智能科学导论》
11
数据类型
《信息与智能科学导论》
• （3）布尔型（bool）是一种表示逻辑值的简单类型，分别用于表示逻辑 上的“真”或“假”，其值分别是数字1和0。
• （4）复数型（complex）是由实数部分和虚数部分组成的。可以用a+bi或 complex(a,b)表示，其中，实部a和虚部b都是浮点型。例如，3+4i、 complex(3,4)。
• Python语言可以作为批处理语言、函数语言、过程语言 、面向对象语言等，可以用来直接开发应用软件。
3
下载安装Python

智能科学与技术导论课件第5章

智能科学与技术导论课件第5章
例如，把“色泽”、“根蒂”和“敲声”作为三个坐标轴，就可以构成一个用于描述西瓜的三维 空间，每个西瓜都可以在这个空间中找到自己的坐标位置。
由于空间中的每个点对应着一个向量，因此，每一个示例也可称为一个特征向量。
5.1 机器学习概述
5.1.3 机器学习的工作流程
1.基本术语
通常，令D={x1, x2, …, xm}表示包含了m个示例的数据集，每个示例由d个特征描述（例如上例 中西瓜使用了3个特征），则每个示例xi=(xi1, xi2, xi3, …, xid)是d维样本空间中的一个向量， xij是xi在第j个特征上的取值，d称为样本xi的维数（Dimensionality）。
这组记录的集合称为一个数据集（Data set），其中每条记录是关于一个事件或对象（这里是一 个西瓜）的描述，称为一个示例（Instance）或样本（Sample）。
反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项，例如“色泽”、“根蒂”，称为“属性” （Attribute）或“特征”（Feature）；特征的取值，例如“青绿”、“乌黑”，称为“特征值” （Feature value）。特征组合所构成的空间称为“特征空间”、“样本空间”或“输入空间”。
这里关于实例结果的信息称为“标记”或“标签”（Label），例如“好瓜”。拥有标签信息的示 例称为“样例”（Example）。因此，用（xi，yi）表示第i个样例，其中yi∈Y是示例xi的标签，Y是 所有标签的集合，亦称为“标签空间”（Label space）或“输出空间”。
若预测结果是离散值，例如“好瓜”、“坏瓜”，此类学习任务称为“分类”；若预测结果是连 续值，例如西瓜的成熟度是0.95、0.36等，此类学习任务称为“回归”。
机器学习算法通过实例进行训练，从过去的经验中学习，并分析历史数据。因此，当一次又一次地 训练实例时，机器学习能够识别模式，以便对未知（新）实例做出预测。

2024年Python语言程序设计课件

2024年Python语言程序设计课件

Python语言程序设计课件语言程序设计课件一、引言是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由GuidovanRossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。

具有丰富和强大的库，它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。

在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的编程语言。

二、语言特点1.易于学习：有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。

2.易于阅读：代码定义的更清晰。

3.易于维护：的成功在于它的是相当容易维护的。

4.一个广泛的标准库：的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。

5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动模式很方便调试。

6.可移植：基于其开放的特性，已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。

7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的程序中调用。

8.数据库：提供所有主要的商业数据库的接口。

9.GUI编程：支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。

10.可嵌入：你可以将嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。

三、语言程序设计基础1.变量与数据类型变量是计算机语言中能存储计算结果或能表示值抽象概念。

变量可以通过变量名访问。

在中，变量就是代表一个对象的名字和地质。

数据类型是解释器根据变量的值来决定如何解释和存储变量的值的。

2.运算符与表达式算术运算符：用于基本的算术运算，如加法、减法、乘法、除法等。

比较（关系）运算符：用于比较两个变量的值，如等于、不等于、大于、小于等。

赋值运算符：用于将一个值赋给变量。

逻辑运算符：用于根据表达式的值返回True或False。

关于计算机的参考文献及其内容

关于计算机的参考文献及其内容

关于计算机的参考文献及其内容计算机的参考文献及其内容在学术研究和专业领域，参考文献扮演着非常重要的角色。

它们不仅提供了支持研究观点和观点的证据，还为读者提供了深入了解特定主题的途径。

在计算机科学领域，参考文献的内容涵盖了各种各样的主题，包括但不限于算法、编程语言、人工智能、数据结构和网络安全等。

本文将深入探讨计算机参考文献及其内容的相关问题。

1. 参考文献的价值参考文献对于计算机科学领域的研究至关重要。

它们为研究人员提供了大量的信息和数据，帮助他们了解领域内的最新进展和成果。

这不仅能够帮助他们更好地理解特定主题，还有助于他们发现新的研究方向和问题。

参考文献也为读者提供了学习和提升能力的途径，帮助他们更好地掌握和应用知识。

2. 典型的计算机参考文献内容在计算机科学领域的参考文献中，常见的内容包括但不限于以下几个方面：- 算法和数据结构：这些文献通常包含了各种算法和数据结构的理论和实践应用，如《算法导论》和《数据结构与算法分析》等。

它们帮助读者了解如何设计和分析高效的算法，以及如何应用数据结构来解决实际问题。

- 编程语言和开发工具：这类文献涵盖了各种编程语言和开发工具的相关知识，如《C程序设计语言》和《Python编程：从入门到实践》等。

它们帮助读者了解不同编程语言的特点和用途，以及如何使用各种开发工具来简化和提高编程效率。

- 人工智能和机器学习：随着人工智能和机器学习的快速发展，相关的参考文献也日益增多。

它们涵盖了各种人工智能和机器学习模型、算法和应用，如《深度学习》和《统计学习方法》等。

这些文献帮助读者了解人工智能和机器学习的基本原理和应用，以及如何进行相关研究和开发。

- 网络安全和信息安全：随着网络技术的普及和信息安全问题的日益严重，网络安全和信息安全方面的参考文献也备受关注。

它们涵盖了网络安全和信息安全的理论和实践，如《计算机网络：自顶向下方法》和《网络安全实战手册》等。

这些文献帮助读者了解网络安全和信息安全的基本原理和技术，以及如何保护和加固网络和信息系统。

计算机科学导论

计算机科学导论计算机科学是研究计算机及其周围各种现象和规律的科学，亦即研究计算机系统结构、程序系统、以及计算本身的性质和问题的学科。

在过去的几十年里，计算机科学已经成为了科学技术领域中的一股强大力量，推动了社会的快速发展和进步。

如今，计算机科学已经渗透到了人类生活的各个领域，从改变人们的工作方式、学习方式，到提升医疗技术、推动科学研究，都发挥了重要作用。

计算机科学可以大致分为几个主要分支：计算机系统结构、计算机程序系统、人工智能和计算理论。

计算机系统结构：主要研究如何设计和构建计算机硬件和软件系统，以提高系统的性能和效率。

计算机程序系统：主要的是软件开发和程序设计，包括程序设计语言、程序设计和算法等。

人工智能：人工智能是研究如何让计算机能够像人一样思考、学习、推理和决策的学科。

计算理论：计算理论是研究计算的本质和性质的学科，包括算法理论、密码学、图灵机等。

计算机科学的应用已经深入到了各个领域。

在医疗领域，计算机科学的应用已经使得医疗诊断更加准确、治疗更加有效。

在教育领域，计算机科学的应用改变了传统的教学方式，使得学习更加高效、有趣。

在商业领域，计算机科学的应用提高了工作效率、降低了成本。

在科研领域，计算机科学的应用使得科研人员能够更加高效地进行科研工作。

随着技术的不断进步和发展，计算机科学也在不断发展和创新。

未来，计算机科学将会朝着更加智能化、网络化、安全化和绿色化的方向发展。

随着物联网、云计算、大数据等技术的不断发展，计算机科学将会在更多的领域发挥重要作用。

计算机科学是一门重要的学科，它已经改变了人们的生活方式和工作方式，成为了推动社会进步的重要力量。

未来，随着技术的不断发展和进步，计算机科学将会发挥更加重要的作用。

计算机科学导论是计算机科学的一门基础课程，它涵盖了计算机科学的各个方面，包括计算机体系结构、操作系统、编程语言、数据结构与算法、数据库系统等。

下面是对这门课程的一些重点内容的回答，以帮助读者更好地理解计算机科学的基本概念和知识。

最全的Python+人工智能学习大纲

深圳信盈达Python 软件开发大纲：第一阶段：Python 语言第1 节认识Python1.1 python 简介（发展、应用领域、和其他语言比较、python 优缺点以及python 解释器）1.2 不同系统平台下Python 开发环境搭建（windows、mac、linux）、集成开发环境的使用1.3 Linux 常用命令、编辑器使用、常用服务器及其搭建1.4 编写Window&Linux 平台第一个python 代码第2 节python 基本语法2.1 python 文件类型、常量与变量、命名规则、字符串、注释2.2 python 基本数据类型、运算符2.3 python 列表、元组、字典和集合第3 节python 控制语句3.1 分支和循环3.4 while 循环语句3.2 条件表达式（三元操作符）3.5 break 语句3.3 for 循环语句& range() 3.6 continue 语句第4 节模块和函数4.1 函数定义及使用4.4 使用pip 安装第三方库4.2 代码缩进4.5 闭包4.3 模块封装与导入第5 节文件操作5.1 文件打开方式5.4 掌握文件正确关闭方式5.2 从文件中读取数据5.5 json 数据格式及操作5.3 写入文件第6 节异常处理6.1 异常的概念6.3 else 代码块6.2 使用try-except 代码块6.4 合理使用异常避免程序崩溃第二部份：Python 高级编程第7 节Python 的面向对象编程7.1 类和对象（抽象、属性、方法、实例）7.4 类的继承7.2 类的定义、编写和类的私有化7.5 接口编程第8 节网络编程8.1 TCP/IP、UDP/IP 协议解析8.2 TCP 编程和UDP 编程8.3 Internet 协议客户端高级库的使用（实现FTP、NNTP、E-mail 协议）第9 节GUI 编程9.1 查找/安装tkiner 库9.4 几何管理9.2 tkiner 常用控件9.5 PyQT 安装及使用9.3 控件属性9.6 其他Python GUI 编程库介绍第10 节数据库编程10.1 MySQL 安装10.4 MySQL 与Python 交互（DB-API 讲解）10.2 MySQL 基本使用10.5 ORM（对象关系管理器）10.3 MySQL 查询操作10.6 mongodb 安装与操作、redis 安装与操作第11 节多线程编程11.1 进程与线程11.5 多线程服务器搭建11.2 进程池/线程池11.6 threading 模块11.3 线程创建11.7 Python 多进程、进程间通信11.4 线程同步和异步11.8 multiprocessing 模块第12 节正则表达式12.1 re 模块12.2 正则表达式形式第13 节其他高级编程13.1 元类13.4 垃圾回收13.2 闭包13.5 生成器13.3 深浅拷贝13.6 装饰器、程序打包第二阶段：Web 前端开发第一部分：HTML 和CSS 基础1. 网页和网站的基础知识:2. HTML、XHTML 和HTML 5 基础：3. CSS 样式基础：4. Div+CSS 布局入门：5. 使用CSS 控制背景和图片：6. CSS 控制页面中的文本：7. 使用CSS 样式控制列表：8. 使用CSS 控制表格样式9. 使用CSS 控制表格样式10. 使用CSS 控制超链接：第二部分：JavaScript 语言核心1. 词法结构：2. 类型、值和变量：3. 表达式和运算符：4. 语句：5. 对象：6. 数组:7. 函数：8. 类和模块：9. 正则表达式的模式匹配：10. JavaScript 的子集和扩展：第三部分：客户端JavaScript、DOM 编程、Ajax 编程1. Web 浏览器中的JavaScript：2. Window 对象：3. 脚本化文档：4. 脚本化CSS:5. 事件处理：6. 脚本化HTTP：7. 客户端存储：8. 多媒体和图形编程：9. HTML5 API：10. JQuery 及其选择器：11. JQuery 操作DOM12. 动画和事件第三阶段：Python Web 开发1.Python Web 开发简介2.Django 框架3. Flask web 框架第四阶段：爬虫开发1. 爬虫基础2. 提升爬虫速度3. Selenium 模拟浏览器4. Scrapy 爬虫框架5. 爬虫攻防第五阶段：人工智能&LINUX 系统1. 数据分析基础2. NumPy 库及数组和矢量计算3. 使用pandas 库进行数据分析与处理4. 用matplotlib 实现数据可视化5. 机器学习算法讲解（重点）项目1：AI 人工智能五子棋项目2：股票数据（沪深）爬虫项目3：大喵快跑游戏开发项目4：基于人工智能的行车记录仪项目5：当当网购书平台项目6：使用Tensorflows 实现任务识别信盈达专注嵌入式教育10多年，在嵌入式软、硬件培训教育方面有着丰厚的资源和经验积累。

计算机科学导论-计算机组成

目录•计算机系统概述•计算机硬件系统•计算机软件系统•计算机系统中的层次结构•计算机的应用与发展趋势•总结与展望计算机系统概述早期的计算机01在20世纪早期，人们开始使用真空管作为计算机的基本部件。

随着技术的发展，逐渐出现了更先进的电子管、晶体管和集成电路等计算机部件。

02发展历程从20世纪50年代开始，计算机技术经历了从大型主机、个人电脑到互联网和移动设备的多个发展阶段。

03现代计算机现代计算机已经成为了人们生活和工作中不可或缺的工具，应用范围涵盖了科学计算、数据处理、图像处理、网络通信等众多领域。

计算机的起源与发展包括中央处理器、内存、硬盘、显卡、声卡、网卡等硬件设备。

硬件系统包括操作系统、应用软件和数据库等软件工具。

软件系统包括路由器、交换机、调制解调器等网络设备，以及协议、网络拓扑结构等网络技术。

网络系统计算机系统的基本组成按用途分类可分为服务器、工作站、个人电脑和学习机等类型。

按规模分类可分为巨型机、大型机、中型机、小型机和个人电脑等类型。

按处理方式分类可分为模拟计算机和数字计算机等类型。

计算机系统的分类计算机硬件系统中央处理器作用01中央处理器（CPU）是计算机的核心部件，负责执行程序中的指令并处理数据。

组成02CPU由运算器、控制器和寄存器组成，其中运算器负责进行算术和逻辑运算，控制器负责协调和指挥整个计算机系统，寄存器则用于存储数据和指令。

发展历程03CPU经历了从单核到多核的发展，现代CPU通常采用超线程技术提高处理效率。

存储器是计算机中的重要组成部分，用于存储数据和程序。

作用存储器分为内部存储器和外部存储器。

内部存储器包括CPU中的寄存器和高速缓存，外部存储器则包括硬盘、固态硬盘（SSD）和光盘等。

组成存储器通过存储单元来存储二进制数据，每个存储单元可以存储一个二进制数位（bit），多个存储单元组合在一起构成了存储器。

工作原理存储器作用输入输出设备是计算机与外部世界进行交互的桥梁。

3.2python语言程序设计-课件浙教版高中信息技术必修1(2)


格式字符串名[start：end：step] #获取从start到end-1的字符构成一个子串
start表示开始索引值，end表示结束索引值（end处取不到），step表示步长默认为1
（可以不写，从左向右取字符串step为正数，从右向左取字符串step为负数）
start不写时默认从第一个字符开始，end不写时默认获取到最后一个字符。start和end都不写默认
inf=["bh123","苹果",8,"元"]
加法运算符：将两个列表连接成一个新列表 inf1=["bh456", "桃子",8]
如inf+inf1
乘法运算符：列表重复，返回新列表
[‘bh123’, ‘苹果’, 8, ‘元’, ’bh456’, ’桃子’, 8] 如inf*2
[‘bh123’, ‘苹果’, 8, ‘元’,’ bh123’, ‘苹果’, 8, ‘元’]
⑥a[:6:2]=? ＋①a[4:0:-1]=?
②a[-2]=?
⑦a[1:]=? ＋②a[-1:-5:-2]=?
③a[0:4]=?
⑧a[-2:]=?
④a[1:10:2]=?
⑨a[:-6]=?
⑤a[::2]=?
⑩a[::-1]=?
列表(list)
定义：由0个或多个元素组成的序列,所有元素放在一对中括号“[]”中，并使
python基本数据结构
字符串
示例字符串： s=“hello”、a=‘班级’
定义：用单引号（’ ）、双引号（” ）或三引号（”’ ）括起来的一个字符序列。
特点：
①【了解】是不可变数据，一旦创建了一个字符串，这个字符串的内容是不可改变的。
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• 变量名 • 变量a的值为8，则a为变量名，8为变量值。
10
定义变量并输出变量的值
• 【例5.3】 定义变量并输出变量的值
x=2 print(x) print(x+5) x=1 print(x)
#定义一个变量x，并为变量赋值 #输出变量 #使用变量进行算术运算，并输出 #定义一个变量x，并为变量赋值1 #输出变量
6
《信息与智能科学导论》
• 【例5.1】编写并运行程序，输出hello world • eg0501.py
《信息与智能科学导论》
标识符
• 标识符：是具有某种意义的标记。不同的编程语言对于标识符命名 的规则也不尽相同。
• 标识符的规定如下：
• 标识符必须以字母或下画线开头； • 标识符由字母、数字和下画线组成；
《信息与智能科学导论》
第5章 . Python语言程序设计
1
主要内容
• Python语言简介 • Python语言编程基础 • 程序设计
《信息与智能科学导论》
2
Python语言简介
《信息与智能科学导论》
• Python语言的应用日益广泛，在大数据、人工智能的开 发中其应用尤为突出
3
下载安装Python
《信息与智能科学导论》
11
《信息与智能科学导论》
• 【例5.4】 同时给多个变量赋值。
a=(2,4,6) #定义一个元组a，其中包括3个元素2、4和6 x,y,z=a #把序列中的值分别赋值给x、y、z print("x: %d,y: %d,z: %d"%(x,y,z)) #输出3个变量的值
数据类型
• 关系表达式的结果:
• True，表示真，对应数字为1 • False，表示假，对应数字为0
21
关系运算符
《信息与智能科学导论》
运算符 == != > < >= <=
功能 等于运算符，用于比较两个对象是否相等 不等于运算符，用于比较两个对象是否不相等
大于运算符，用于返回a是否大于b 小于运算符，用于返回a是否小于b 大于等于运算符，用于返回a是否大于等于b 小于等于运算符，用于返回a是否小于等于b
f=a/b print("a/b=",f) g=a%b print("a%b=",g) h=a**b print("a**b=",h) i=a//b print("a//b=",i)
《信息与智能科学导论》
关系运算
《信息与智能科学导论》
• 关系运算：比较两个变量或常量之间的关系关系表达式 ：关系运算符将两个表达式连接起来的式子
《信息与智能科学导论》
• 从Python官网下载针对32位或64位计算机及特定操作系 统的Python安装程序。
• Windows • macOS
4
Python开发工具介绍
• IDLE
《信息与智能科学导论》
5
《信息与智能科学导论》
一个简单的Python程序
【例5.1】编写并运行程序，输出hello world。 •IDLE￫File￫New File Run￫Run Module(或单击F5)运行当前代码。
数据类型
《信息与智能科学导论》
• 字符串类型是最常用的数据类型，字符串通常用单引号、双引 号、3个单引号或3个双引号包含一串字符组成。
例：'ab'、"ab"、'ab"cb"ef'、'''abc'''
17
运算符和表达式
《信息与智能科学导论》
• Python语言中的运算主要包括算术运算、关系运算、赋 值运算、逻辑运算、成员运算、身份运算等。本节将介 绍几种简单的运算及表达式。
实例（a=10，b=20） a+b值是30 a−b值是−10 a*b值是200
b/a值是2.0 b%a值是0 a**b表示1020 9//2值是4，9.0//2.0值是4.0
19
算术运算
• 【例5.5】 算术运算举例。
a=2 b=3 c=a+b print("a+b=",c) d=a-b print("a-b=",d) e=a+b print("a*b=",e)
18
算术运算
《信息与智能科学导论》
• 算术运算符:实现算术运算的运算符 • 由算术运算符和变量连接组成的是算术表达式
运算符 + − *
/ % ** //
功能 加运算，实现两个对象相加 减运算，表示一个数减去另一个数 乘运算，表实5-1 现两个数相乘或者返算术回运算符一个被重复若干 次的字符串 除运算，实现一个数除以另一个数 取模运算，返回除法的余数 幂运算 整除运算，返回商的整数部分，不包含余数
《信息与智能科学导论》
• Python语言最基本的数据类型有： Number（数字） String（字符串） List（列表） Tuple（元组） Dictionary（字典）
• 主要介绍Number（数字）和String（字符串）两种数据类型。
13
数据类型
《信息与智能科学导论》
• 数字类型：int、float、bool、complex （1）整型（int）：整数，包括正整数、负整数和零
实例 a==b返回False a!=b返回True a>b返回False a<b返回True a>=b返回False a<=b返回True
关系运算符
• 【例5.6】 关系运算符举例。
a=2
b=3
c=(a>b) print("a大于b:",c)
d=(a<b) print("a小于b:",d)
• 标识符应区分大小写，如Abc不同于abc。
例： 正确：aaf、area1、b_123、SAS 错误：123、5ab、a&b
8
标识符
• 【例5.2】 标识符的应用。
ab=123 a&b=456 print(ab) print(a&b)
《信息与智能科学导论》
9
变量
《信息与智能科学导论》
• 变量占据内存中的一块存储单元，用来存放数据，存储 单元中的数据可以改变。
例：123、−123、0 （2）浮点型（float）：由整数部分和小数部分组成
例：5.12、5.1ຫໍສະໝຸດ e214数据类型《信息与智能科学导论》
（3）布尔型（bool）：表示逻辑值的简单类型 分别表示逻辑上的“真”或“假”，值分别是数字1和0。
15
数据类型
《信息与智能科学导论》
• （4）复数型（complex）是由实数部分和虚数部分组成的。 • a+bi或complex(a,b)表示 • 实部a和虚部b都是浮点型 • 例：3+4i、complex(3,4)