Python 陳述與控制流程速覽

  • 大數學堂
  • 2022年5月23日 00:00
Python 陳述與控制流程速覽

本文介紹了Python程式語言中的陳述和控制流程,包括賦值陳述 條件陳述 迴圈陳述 例外處理和函式定義等。文章強調這個章節對初學者和有程式基礎的資料科學家都有益處,能幫助讀者更好地理解Python程式中的流程控制和邏輯判斷,並能更有效地編寫Python程式。也提供了進一步閱讀的連結。

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Python 運算式與陳述

  • 大數學堂
  • 2022年5月23日 00:00
Python 運算式與陳述

這個章節將深入探討Python中的運算式和陳述。運算式是由值 運算子和函數組成的程式碼片段,用於執行特定的計算。我們將學習使用算術 比較和邏輯運算子來建立運算式。陳述是以關鍵字和內容為基礎的語句,用於執行特定操作。我們將學習各種陳述,包括條件陳述 迴圈陳述以及函數定義和呼叫。

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FOR 迴圈

  • 大數學堂
  • 2022年5月23日 00:00
FOR 迴圈

FOR 迴圈是Python中的一種迭代結構,用於重複執行程式碼,直到滿足特定條件。通常使用在已知遍歷次數的情況下,例如遍歷列表 字串等。

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FOR 迴圈練習題

  • 大數學堂
  • 2022年5月23日 00:00
FOR 迴圈練習題

這篇文章提供了四個針對 FOR 迴圈的練習題,包括計算1到10的和 打印出1到20之間的偶數 計算1到100之間奇數的和以及打印1到10之間的平方數。這些練習題有助於提升運用 FOR 迴圈解決問題的能力,同時也能加強程式邏輯和編碼技巧。

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WHILE 迴圈

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  • 2022年5月23日 00:00
WHILE 迴圈

WHILE 迴圈是 Python 中的一種重要概念,用於重複執行程式碼塊。只有當條件為真時,程式碼塊才會被執行。WHILE 迴圈的語法非常簡單,只需提供一個條件和要執行的程式碼塊即可。WHILE 迴圈非常有用,特別是在需要根據不同情況執行不同操作的情況下。

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WHILE 迴圈練習題

  • 大數學堂
  • 2022年5月23日 00:00
WHILE 迴圈練習題

這個Python課程的一個章節專門練習WHILE迴圈,幫助學習者熟練使用它來解決問題。這些練習題涵蓋了WHILE迴圈的基礎應用,包括迴圈初值 終止條件和迭代過程的設定。通過這些練習,學習者可以熟悉WHILE迴圈的語法 邏輯控制和變數的更新。這些題目涉及了數字運算 字串操縱和列表處理等不同應用場景,幫助學習者掌握WHILE迴圈的技巧和思路。透過這些練習,學習者可以提升自己的編程邏輯能力和解決問題的能力,並更好地應用WHILE迴圈進行程序設計。

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生成器(Generator)

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  • 2022年5月23日 00:00
生成器(Generator)

生成器是一種特殊的函式,可以逐步生成數據。它使用yield關鍵字返回數據,而不是使用return。這種方式可以節省內存空間,適用於處理大量數據的情況。生成器可以通過for迴圈遍歷數據,也可以使用next()函式獲取下一個數據。每次調用生成器時,它會從上次yield所在位置繼續執行,直到遇到下一個yield或結束。

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檔案、Pythonic、Python 總複習

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  • 2022年5月23日 00:00
檔案、Pythonic、Python 總複習

這段文字介紹了在Python中處理檔案的基本操作,包括打開 讀取 寫入和關閉檔案,並介紹了處理CSV和JSON格式檔案的方法。另外,它還提到了Python語言的哲學和風格,包括編碼風格指南和如何寫出乾淨 易讀且可維護的程式碼。最後,這個章節進行了Python基礎知識的回顧,並透過解決程式設計問題來測試學習者對於Python的理解和應用能力。

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Python 總複習 - 用Python 分析川普演說文最常出現字詞(Word Count)

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  • 2022年5月23日 00:00
Python 總複習 - 用Python 分析川普演說文最常出現字詞(Word Count)

文章介紹了在Python 中使用詞頻統計或字詞計數的方法來分析川普演說文中最常出現的字詞。作者提到了使用Python 的文本處理技術預處理川普演說文的內容,並使用字典資料結構記錄每個字詞的出現次數。透過迴圈和條件判斷式,可以遍歷川普演說文並計算每個字詞的出現次數,最後,可以使用Python 的排序功能將字詞按照出現次數進行排序並進行視覺化。

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[AI人工智慧] 運用 Whisper 輕鬆打造即時字幕轉錄神器!😎

  • 大數學堂
  • 2024年4月7日 17:15
[AI人工智慧] 運用 Whisper 輕鬆打造即時字幕轉錄神器!😎

今天要帶大家挑戰用 Whisper 和 PyAudio 打造即時字幕轉錄功能!😲 先安裝必要套件,寫個錄音函數把聲音切成小片段,讓 Whisper 辨識語音轉文字,最後用無窮迴圈讓錄音、辨識輪番上陣,就能創造即時語音轉文字的魔法!🎉 最後還用 OpenAI CEO Sam Altman 的片段實測給你看!想要更精準的結果可選用更大的模型,但要有 GPU 硬體才能兼顧速度和準確度喔!😉跟著這個教學,你也可以輕鬆用 Whisper 做出自己的即時語音轉文字應用!

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