python学习资料

时间: 2023-08-13 22:04:12 浏览: 76
### 回答1: 有哪些? 有很多关于Python的学习资料,您可以在网上找到。一些推荐的资源包括: 1. 官方文档:https://docs.python.org/3/ 2. Codecademy的Python课程:https://www.codecademy.com/learn/learn-python 3. 视频教程:如果您喜欢观看视频,您可以在YouTube上搜索“Python教程”,找到适合您的教程。 4. 书籍:您可以在您最喜欢的电子书商店上找到关于Python的书籍,如Amazon Kindle。 希望这些资源能帮助您学习Python。 ### 回答2: 对于学习Python的资料来说,确实有很多选择。以下是一些建议: 1. 官方文档:Python官方网站提供了详细的文档,包括语法、功能和标准库等方面的内容。这是学习Python的基础和最全面的资料之一,可以详细了解语言的各个方面。 2. 在线教程:有很多在线教程可供学习Python,例如Codecademy、Coursera和Udemy等平台,它们提供了逐步指导和实践项目,适合初学者入门。 3. 书籍:有很多经典的Python教材适合学习,如《Python编程从入门到实践》、《流畅的Python》和《Python基础教程》等。书籍通常更详细地介绍语言的各个方面,可以作为参考资料。 4. 社区论坛:Python有一个大而活跃的社区,例如Python官方论坛、Stack Overflow和Quora等。这些论坛上有许多讨论和解答问题的帖子,可以帮助解决学习中的困惑。 5. 开源项目:参与一些开源项目是学习Python的好途径。通过查看源代码、进行调试和贡献代码等方式,可以学到很多实践经验和解决问题的方法。 总之,学习Python需要结合多种资料,包括官方文档、在线教程、书籍、社区论坛和开源项目等。多样化的学习资料可以使学习过程更有效率和全面,帮助掌握Python的基础知识和实践技巧。

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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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