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    《Python环境配置|Python技能树》

    可以简单理解为就是python客户端,你要把你的代码跑起来就要用到客户端,就像使用QQ要下载安装QQ,使用微信要下载安装微信一样 下载地址:Python官网 下载对应版本,正常安装软件无脑下一步即可,...所以cmd 命令行直接调用python解释器也可以运行得到结果,但是要进行项目型的代码逻辑梳理和编写没有人在cmd里直接写的吧!...如果我们之前没有下载有Python解释器的话,在等待安装的时间我们得去下载python解释器,不然pycharm只是一副没有灵魂的驱壳!...因为我们之前已经安装了Anaconda,已经集成了Python解释器,我们创建项目工程时直接选择即可 Anaconda的python环境即可!...自己从官网安装了解释器的也可以选择官网的python解释器,基本没有影响,后期项目又可能会造成依赖包的冲突,纯小白建议不用装官网python

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    Python技能树丨Python简介

    2.3 易学 Python 极其容易上手,因为 Python 有极其简单的说明文档。...,「Python技能树」将采用以下3种办法: 3.1 学理论——懂原理 在每节实验课程的前半部分,我们会先为您说明本节实验的知识点,重点部分也会通过字体颜色加以强调。...为了帮助您深刻理解知识,CSDN python技能树,不仅准备了大量体系化的知识,还有真题练习,你需要运用学到的知识,独立思考,完成一个功能或实现目标,体会编程的乐趣。...四、Python技能树能给我带来什么 技能树是CSDN提供的系统化,面向实战的学习环境。除了传统的阅读学习, 技能树为每一个知识点都提供了匹配的练习题,帮助用户随练随学直到精通。...学习完技能树之后,你将: 进入编程的大门,明白编程的作用,建立编程的兴趣、方法和习惯。帮助用户从初学者成长为合格的Python 工程师。

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    Python实现霍夫曼树

    霍夫曼树是一种特殊的二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树,又称为最优二叉树。...给定 N 个权值作为二叉树的 N 个叶节点的权值,构造一棵二叉树,若该二叉树的带权路径长度达到最小,则称该二叉树为霍夫曼树。 霍夫曼树中权值越大的节点离根越近。...只有当二叉树的带权路径长度最小时,二叉树才是霍夫曼树。...从森林中选出根节点权值最小的两棵树,分别作为新树的左右子树(这样构造新树满足霍夫曼树),且新树的根节点权值为其左右子树根结点的权值之和。然后将被合并的两棵树从森林中删除,将新树添加到森林中。...现在验证一下,树的带权路径长度为 WPL = 13*1 + 7*2 + 3*3 + 5*3 = 51,权值越大的节点路径越短,所以这是一棵霍夫曼树。 三、Python实现霍夫曼树 1.

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    python技能树测评

    Python技能树测评 内容 产品功能 UI界面 使用体验 结束语 内容 内容相对来说比较全面(覆盖基础,爬虫,web开发) 但界面比较杂乱,排版待优化 产品功能 在参考资料中加入了视频讲解我认为相当之哇塞...通过清晰简明、结构良好的笔记,帮助理清、理解、掌握知识,可以说笔记是我们学习编程很高效的辅助和工具 我认为python技能树还有一点待优化就是技能树可以一直答题,直到正确为止,建议可以加一下每日同一道题错误限制...,这样才能使用户更重视学习 UI界面 我认为python技能树最大的缺点就是答案过长,想要确定最终答案需要多次上下滑动才能确定,建议加一些可以一次性看到所有答案的辅助工具 使用体验 使用体验较为良好...可以加一些用户激励活动,打卡可以获得一些奖励比如现金打赏或者是抽奖之类的 结束语 以上就是我对于python技能树的测评,如果有改进的建议欢迎各位留言,还是非常建议大家来Python技能树进行学习(人生苦短...,我用python)

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    python入门线路|Python技能树测评

    简介 csdn最近新推出了一个【python技能树】的东西, 内测地址 可以说是把python相关需要学习的东西分的很清楚了,里面也提供了对应知识点下的 优质博主的博文,供大家学习,包含了知识点,参考资料...,还提供了对应的练习题和交流讨论板块,便于,python小白进行知识点检测 学习路径 以我个人经验给点学习路线图吧,对于新手小白来说,最重要的是先上手,敲出自己的hello world ,先敲上代码,...虽然说 csdn python技能树 很详细了但是,缺乏一个明确的学习路径,先学什么后学什么。...我知道很多人收藏了很多python资料,视频、书、文章之类的,迟迟没有动手,主要不知道从哪开始,python技能树刚好弥补了这个东西,不要完全依靠技能树下面的博文,可以参照这个路径,把自己那些吃灰的资源利用起来...里面有对应文章资料,也可以直接参考我这篇文章 《Python环境配置|Python技能树》 1.2学习内容——语法学习 如下图,主要学习我框出来的这几部分就可以了,直接按他这个顺序往下看就行,内部顺序还是没问题的

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    python实现决策树

    什么是决策树? 决策树是一种基本的分类和回归方法。以分类决策树为例: ? 决策树通常包含哪三个步骤? 特征选择、决策树的生成和决策树的修剪 决策树与if-then规则? ?...直接以一个例子看看数如何构建决策树的: ? 根据不同的特征可以有不同的决策树: ? 那么如何从根节点开始选择特征进行决策树的构建呢? 最基础的是使用信息增益来表示。 首先得了解熵和条件熵的定义。...提到决策树就需要了解到ID3、C4.5和CART三种。其中ID3就是使用信息增益来进行特征选择,而C4.5使用的是信息增益比进行选择。 ? ID3生成的决策树如下: ?...由于ID3只有决策树的生成过程,因此容易过拟合。 CART算法? ? ? 以分类为例,CART使用基尼指数来进行特征选择: ? ? 还是以上述的数据集进行计算: ? ? ?

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    Python数据结构__树

    树是一种非常重要的数据结构,它是非线性结构,它不是Python内置的数据结构; 树:   1.非线性结构,每个元素可以有多个前驱和后继;   2.树是n(n>=0)个元素的集合     n=0时,称为空树...;     树只有一个特殊的没有前驱的元素,称为树的根Root;     树中除了根结点外,其余元素只能有一个前驱,可以有零个或多个后继;   3.递归定义     树T是n(n>=0)个元素的集合。...上图的树深度为4 堂兄弟: 双亲在同一层的结点 ---- ---- 有序树: 结点的子树是有顺序的(兄弟有大小,有先后次序),不能交换 无序树: 结点的子树是有无序的,可以交换 路径: 树中的k个结点...斜树:   左斜树,所有结点都只有左子树;   右斜树,所有结点都只有右子树; ---- ---- 满二叉树: 一棵二叉树的所有分支结点都存在左子树和右子树,并且所有叶子结点只存在在最下面一层。...  完全二叉树由满二叉树引出; 满二叉树一定是完全二叉树,但完全二叉树不是满二叉树;   k为深度(1树; ---- 二叉树的性质

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    Python算法——树的子树

    Python中的树的子树判定算法详解 树的子树判定是指判断一个树是否是另一棵树的子树。在本文中,我们将深入讨论树的子树判定问题以及如何通过递归算法来解决。...我们将提供Python代码实现,并详细说明算法的原理和步骤。 树的子树判定问题 给定两棵二叉树,判断其中一棵树是否是另一棵树的子树。子树的定义是在原树中任意节点与其所有后代形成的树。...我们可以递归地判断两个树是否相等,然后在递归地对树的左子树和右子树进行判定。...TreeNode(1) tree2.right = TreeNode(2) sol = Solution() result = sol.is_subtree(tree1, tree2) print("树2...是否是树1的子树:", result) 输出结果: 树2是否是树1的子树: True 这表示树2是树1的子树。

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    Python算法——霍夫曼编码树

    Python中的霍夫曼编码树 霍夫曼编码是一种用于数据压缩的技术,通过构建霍夫曼编码树(Huffman Tree)来实现。...这篇博客将详细讲解霍夫曼编码树的原理、构建方法和使用方式,并提供相应的Python代码实现。 霍夫曼编码原理 霍夫曼编码是一种变长编码,通过给不同的符号分配不同长度的编码,来实现对数据的高效压缩。...编码树是一棵二叉树,其中每个叶子节点代表一个符号,而从根到叶子的路径上的每一步都对应一个二进制编码。 霍夫曼编码树的构建过程基于数据中各符号的出现频率,频率越高的符号,其对应的编码路径越短。...霍夫曼编码树的构建 构建霍夫曼编码树的基本步骤如下: 创建一个优先队列(最小堆),用于存储各个节点。 将每个符号及其频率作为一个节点插入队列中。...Python代码实现 import heapq from collections import defaultdict class HuffmanNode: def __init__(self

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    Python算法——树的镜像

    Python中的树的镜像算法详解 树的镜像是指将树的每个节点的左右子树交换,得到一棵新的树。在本文中,我们将深入讨论如何实现树的镜像算法,提供Python代码实现,并详细说明算法的原理和步骤。...树的镜像算法 树的镜像可以通过递归遍历树的每个节点,交换其左右子树来实现。递归的终止条件是遇到null节点,此时无需进行交换。...(2) root.right = TreeNode(3) root.left.left = TreeNode(4) root.left.right = TreeNode(5) python Copy code...(root) print("\n镜像树:") print_tree(mirrored_tree) 输出结果: 原始树: 4 2 5 1 3 镜像树: 3 1 2 5 4 这表示在给定的二叉树上,经过镜像处理后...树的镜像在一些应用中很有用,例如判断两棵树是否对称等。通过理解算法的原理和实现,您将能够更好地处理树结构问题。

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