Python 基础练习

时间: 2023-08-14 16:34:51 浏览: 66
好的,我会为您提供一些 Python 基础练习题,希望能帮到您。 1. 编写一个程序,要求用户输入一个整数,然后输出该整数的平方。 ```python num = int(input("请输入一个整数:")) print(num ** 2) ``` 2. 编写一个程序,要求用户输入两个整数,然后输出它们的和、差、积和商。 ```python num1 = int(input("请输入第一个整数:")) num2 = int(input("请输入第二个整数:")) print("和:", num1 + num2) print("差:", num1 - num2) print("积:", num1 * num2) print("商:", num1 / num2) ``` 3. 编写一个程序,要求用户输入一个字符串,然后输出该字符串的长度。 ```python str = input("请输入一个字符串:") print("字符串长度为:", len(str)) ``` 4. 编写一个程序,要求用户输入一个列表,然后输出该列表的长度、最小值、最大值和求和结果。 ```python lst = list(map(int, input("请输入一个列表,以空格分隔:").split())) print("列表长度为:", len(lst)) print("最小值为:", min(lst)) print("最大值为:", max(lst)) print("求和结果为:", sum(lst)) ``` 5. 编写一个程序,要求用户输入一个字符串,然后输出该字符串的反转结果。 ```python str = input("请输入一个字符串:") print(str[::-1]) ``` 以上是一些 Python 基础练习题,希望对您有所帮助。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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