头歌-Python 基础

第1关：建模与仿真

1、

建模过程，通常也称为数学优化建模(Mathematical Optimization Modeling)，不同之处在于它可以确定特定场景的特定的、最优化或最佳的结果。这被称为诊断一个结果，因此命名为▁▁▁。

填空1答案：决策建议性分析
2、

字典里对仿真模拟的定义是指两个具体的过程：一是通过▁▁▁来表示系统如何工作，另一个是通过▁▁▁来检查问题。

填空1答案：创建系统

填空2答案：模拟现实情况

第2关：脚本

任务描述
相关知识
- 脚本的定义
- 遍历数组
- 求最大值
编程要求
测试说明

任务描述

本关任务：学习数学建模与仿真的脚本使用。

编程要求

根据提示在右侧代码器中 Begin-End 区间补充代码，遍历数组并输出数组的最大值。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试：

测试输入：4，91，51，2，32；预期输出： 4 91 51 2 32 最大值：91

arr = [4, 91, 51, 2, 32]
# 遍历num数组
########## begin ##########
print(arr)
##########  end  ##########
# 输出“最大值为：”
########## begin ##########
print("最大值：", max(arr))
##########  end  ##########

第3关：循环

任务描述
相关知识
- 循环概览
- Python While 循环语句
- Python for 循环语句
- Python 循环嵌套
- Python break 语句
- Python continue 语句
- Python pass 语句
编程要求
测试说明

任务描述

本关任务：学习 Python 循环语句。

相关知识

为了完成本关任务，我们需要掌握：

while 循环。
for 循环。
循环嵌套。
break 语句。
continue 语句。
pass 语句。

循环概览

在数学建模中，给定的数据集往往十分复杂，循环变成了处理数据必不可少的技能。

本节实训将向大家介绍 Python 的循环语句，程序在一般情况下是按顺序执行的。

编程语言提供了各种控制结构，允许更复杂的执行路径。

循环语句允许我们执行一个语句或语句组多次，下面是在大多数编程语言中的循环语句的一般形式：

Python 提供了 for 循环和 while 循环（在 Python 中没有 do..while 循环）:

循环类型	描述
while 循环	在给定的判断条件为 true 时执行循环体，否则退出循环体。
for 循环	重复执行语句
循环嵌套	你可以在 while 循环体中嵌套 for 循环

循环控制语句

循环控制语句可以更改语句执行的顺序。Python 支持以下循环控制语句：

控制语句	描述
break 语句	在语句块执行过程中终止循环，并且跳出整个循环
continue 语句	在语句块执行过程中终止当前循环，跳出该次循环，执行下一次循环
pass 语句	pass 是空语句，是为了保持程序结构的完整性

Python While 循环语句

Python 编程中 while 语句用于循环执行程序，即在某条件下，循环执行某段程序，以处理需要重复处理的相同任务。其基本形式为：

while 判断条件(condition)：
执行语句(statements)……

执行语句可以是单个语句或语句块。判断条件可以是任何表达式，任何非零、或非空（null）的值均为 true。

当判断条件假 false 时，循环结束。

执行流程图如下：

图 1

执行流程图

看下面一个例子：

count = 0
while (count < 9):
print 'The count is:', count
count = count + 1
print "Good bye!"

以上代码执行输出结果:

The count is: 0
The count is: 1
The count is: 2
The count is: 3
The count is: 4
The count is: 5
The count is: 6
The count is: 7
The count is: 8
Good bye!

Python for 循环语句

Python for 循环可以遍历任何序列的项目，如一个列表或者一个字符串。

语法：

for 循环的语法格式如下：

for iterating_var in sequence:
statements(s)

流程图：

图 1

for 循环流程图

一个例子：

for letter in 'Python': # 第一个实例
print("当前字母: %s" % letter)
fruits = ['banana', 'apple', 'mango']
for fruit in fruits: # 第二个实例
print ('当前水果: %s'% fruit)
print ("Good bye!")

以上实例输出结果:

当前字母: P
当前字母: y
当前字母: t
当前字母: h
当前字母: o
当前字母: n
当前水果: banana
当前水果: apple
当前水果: mango
Good bye!

Python 循环嵌套

Python 语言允许在一个循环体里面嵌入另一个循环。

Python for 循环嵌套语法：

for iterating_var in sequence:
for iterating_var in sequence:
statements(s)
statements(s)

Python while 循环嵌套语法：

while expression:
while expression:
statement(s)
statement(s)

你可以在循环体内嵌入其他的循环体，如在 while 循环中可以嵌入 for 循环，反之，你可以在 for 循环中嵌入 while 循环。

实例：

以下实例使用了嵌套循环输出 2−100 之间的素数：

实例

i = 2
while(i < 100):
j = 2
while(j <= (i/j)):
if not(i%j): break
j = j + 1
if (j > i/j) : print i, " 是素数"
i = i + 1
print "Good bye!"

以上实例输出结果:

2 是素数
3 是素数
5 是素数
7 是素数
11 是素数
13 是素数
17 是素数
19 是素数
23 是素数
29 是素数
31 是素数
37 是素数
41 是素数
43 是素数
47 是素数
53 是素数
59 是素数
61 是素数
67 是素数
71 是素数
73 是素数
79 是素数
83 是素数
89 是素数
97 是素数
Good bye!

Python break 语句

Python break 语句，就像在 C 语言中，打破了最小封闭 for 或 while 循环。

break 语句用来终止循环语句，即循环条件没有 False 条件或者序列还没被完全递归完，也会停止执行循环语句。

break 语句用在 while 和 for 循环中。

如果您使用嵌套循环，break 语句将停止执行最深层的循环，并开始执行下一行代码。

Python 语言 break 语句语法：

break 举一个实例：

for letter in 'Python': # 第一个实例
if letter == 'h':
break
print '当前字母 :', letter
var = 10 # 第二个实例
while var > 0:
print '当前变量值 :', var
var = var -1
if var == 5: # 当变量 var 等于 5 时退出循环
break
print "Good bye!"

以上实例执行结果：

当前字母 : P
当前字母 : y
当前字母 : t
当前变量值 : 10
当前变量值 : 9
当前变量值 : 8
当前变量值 : 7
当前变量值 : 6
Good bye!

Python continue 语句

Python continue 语句跳出本次循环，而 break 跳出整个循环。

continue 语句用来告诉 Python 跳过当前循环的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。

continue 语句用在 while 和 for 循环中。

Python 语言 continue 语句语法格式如下：

continue

实例：

for letter in 'Python': # 第一个实例
if letter == 'h':
continue
print '当前字母 :', letter
var = 10 # 第二个实例
while var > 0:
var = var -1
if var == 5:
continue
print '当前变量值 :', var
print "Good bye!"

以上实例执行结果：

当前字母 : P
当前字母 : y
当前字母 : t
当前字母 : o
当前字母 : n
当前变量值 : 9
当前变量值 : 8
当前变量值 : 7
当前变量值 : 6
当前变量值 : 4
当前变量值 : 3
当前变量值 : 2
当前变量值 : 1
当前变量值 : 0
Good bye!

Python pass 语句

Python pass 是空语句，是为了保持程序结构的完整性。

pass 不做任何事情，一般用做占位语句。

Python 语言 pass 语句语法格式如下：

pass 测试实例：

# 输出 Python 的每个字母
for letter in 'Python':
if letter == 'h':
pass
print '这是 pass 块'
print '当前字母 :', letter
print "Good bye!"

以上实例执行结果：

当前字母 : P
当前字母 : y
当前字母 : t
这是 pass 块
当前字母 : h
当前字母 : o
当前字母 : n
Good bye!

编程要求

根据提示在右侧代码器中 Begin-End 区间补充代码，填写正确语句即可过关。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试：

要求实现：

第一部分代码输出十以内的偶数，第二部分代码输出十以内的整数。

i = 1
while i < 10:
    i += 1
    if i % 2 > 0:  # 非双数时跳过输出
########## begin ##########
        continue
##########  end  ##########
    print(i)  # 输出双数2、4、6、8、10

i = 1
while 1:  # 循环条件为1必定成立
    print(i)  # 输出1~10
    i += 1
    if i > 10:  # 当i大于10时跳出循环
########## begin ##########
        break
##########  end  ##########

第4关：向量

任务描述
相关知识
- python 向量的概念
- 修改数组形状
  - numpy.reshape
- 翻转数组
  - numpy.transpose
- 修改数组维度
  - numpy.broadcast
- 连接数组
  - numpy.concatenate
- 分割数组
  - numpy.split
- 数组元素的添加与删除
  - numpy.resize
编程要求
测试说明

任务描述

本关任务：学习数学建模中有关向量的知识。

相关知识

为了完成本关任务，你需要掌握：

python 向量的概念。
Numpy 的使用方法。

python 向量的概念

向量被称为一维数组。

在数学建模中，向量是一个非常重要的知识，在处理数据集的时候，许多数据往往有多重属性，合理使用向量可以使数据集显示更加清晰。

Python 中处理数组的库叫做 Numpy ，Numpy 中包含了一些函数用于处理数组，大概可分为以下几类：

修改数组形状
翻转数组
修改数组维度
连接数组
分割数组
数组元素的添加与删除

修改数组形状

函数	描述
reshape	不改变数据的条件下修改形状
flat	数组元素迭代器
flatten	返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组
ravel	返回展开数组

numpy.reshape

numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状，格式如下：

numpy.reshape(arr, newshape, order='C')

arr：要修改形状的数组
newshape：整数或者整数数组，新的形状应当兼容原有形状
order：'C' -- 按行，'F' -- 按列，'A' -- 原顺序，'k' -- 元素在内存中的出现顺序。

实例

a = np.arange(8)
print ('原始数组：')
print (a)
print ('\n')
b = a.reshape(4,2)
print ('修改后的数组：')
print (b)

输出结果如下：

原始数组：
[0 1 2 3 4 5 6 7]
修改后的数组：
[[0 1]
[2 3]
[4 5]
[6 7]]

翻转数组

函数	描述
transpose	对换数组的维度
ndarray.T	和 self.transpose() 相同
rollaxis	向后滚动指定的轴
swapaxes	对换数组的两个轴

numpy.transpose

numpy.transpose 函数用于对换数组的维度，格式如下：

numpy.transpose(arr, axes)

参数说明:

arr：要操作的数组
axes：整数列表，对应维度，通常所有维度都会对换。

实例

a = np.arange(12).reshape(3,4)
print ('原数组：')
print (a )
print ('\n')
print ('对换数组：')
print (np.transpose(a))

输出结果如下：

原数组：
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
对换数组：
[[ 0 4 8]
[ 1 5 9]
[ 2 6 10]
[ 3 7 11]]

修改数组维度

维度	描述
broadcast	产生模仿广播的对象
broadcast_to	将数组广播到新形状
expand_dims	扩展数组的形状
squeeze	从数组的形状中删除一维条目

numpy.broadcast

numpy.broadcast 用于模仿广播的对象，它返回一个对象，该对象封装了将一个数组广播到另一个数组的结果。

该函数使用两个数组作为输入参数，如下实例：

实例

x = np.array([[1], [2], [3]])
y = np.array([4, 5, 6])
# 对 y 广播 x
b = np.broadcast(x,y)
# 它拥有 iterator 属性，基于自身组件的迭代器元组
print ('对 y 广播 x：')
r,c = b.iters
# Python3.x 为 next(context) ，Python2.x 为 context.next()
print (next(r), next(c))
print (next(r), next(c))
print ('\n')
# shape 属性返回广播对象的形状
print ('广播对象的形状：')
print (b.shape)
print ('\n')
# 手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加
b = np.broadcast(x,y)
c = np.empty(b.shape)
print ('手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加：')
print (c.shape)
print ('\n')
c.flat = [u + v for (u,v) in b]
print ('调用 flat 函数：')
print (c)
print ('\n')
# 获得了和 NumPy 内建的广播支持相同的结果
print ('x 与 y 的和：')
print (x + y)

输出结果为：

对 y 广播 x：
1 4
1 5
广播对象的形状：
(3, 3)
手动使用 broadcast 将 x 与 y 相加：
(3, 3)
调用 flat 函数：
[[5. 6. 7.]
[6. 7. 8.]
[7. 8. 9.]]
x 与 y 的和：
[[5 6 7]
[6 7 8]
[7 8 9]]

连接数组

函数	描述
concatenate	连接沿现有轴的数组序列
stack	沿着新的轴加入一系列数组。
hstack	水平堆叠序列中的数组（列方向）
vstack	竖直堆叠序列中的数组（行方向）

numpy.concatenate

numpy.concatenate 函数用于沿指定轴连接相同形状的两个或多个数组，格式如下：

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis)

参数说明：

a1, a2, ...：相同类型的数组
axis：沿着它连接数组的轴，默认为 0

实例

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
b = np.array([[5,6],[7,8]])
print ('第二个数组：')
print (b)
print ('\n')
# 两个数组的维度相同
print ('沿轴 0 连接两个数组：')
print (np.concatenate((a,b)))
print ('\n')
print ('沿轴 1 连接两个数组：')
print (np.concatenate((a,b),axis = 1))

输出结果为：

第一个数组：
[[1 2]
[3 4]]
第二个数组：
[[5 6]
[7 8]]
沿轴 0 连接两个数组：
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
沿轴 1 连接两个数组：
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]

分割数组

函数	数组及操作
split	将一个数组分割为多个子数组
hsplit	将一个数组水平分割为多个子数组（按列）
vsplit	将一个数组垂直分割为多个子数组（按行）

numpy.split

numpy.split 函数沿特定的轴将数组分割为子数组，格式如下：

numpy.split(ary, indices_or_sections, axis) 参数说明：

ary：被分割的数组
indices_or_sections：如果是一个整数，就用该数平均切分，如果是一个数组，为沿轴切分的位置（左开右闭）
axis：设置沿着哪个方向进行切分，默认为 0，横向切分，即水平方向。为 1 时，纵向切分，即竖直方向。

实例

import numpy as np
a = np.arange(9)
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
print ('将数组分为三个大小相等的子数组：')
b = np.split(a,3)
print (b)
print ('\n')
print ('将数组在一维数组中表明的位置分割：')
b = np.split(a,[4,7])
print (b)

输出结果为：

第一个数组：
[0 1 2 3 4 5 6 7 8]
将数组分为三个大小相等的子数组：
[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]
将数组在一维数组中表明的位置分割：
[array([0, 1, 2, 3]), array([4, 5, 6]), array([7, 8])]

数组元素的添加与删除

函数	元素及描述
resize	返回指定形状的新数组
append	将值添加到数组末尾
insert	沿指定轴将值插入到指定下标之前
delete	删掉某个轴的子数组，并返回删除后的新数组
unique	查找数组内的唯一元素

numpy.resize

numpy.resize 函数返回指定大小的新数组。

如果新数组大小大于原始大小，则包含原始数组中的元素的副本。

numpy.resize(arr, shape) 参数说明：

arr：要修改大小的数组
shape：返回数组的新形状

实例

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
print ('第一个数组的形状：')
print (a.shape)
print ('\n')
b = np.resize(a, (3,2))
print ('第二个数组：')
print (b)
print ('\n')
print ('第二个数组的形状：')
print (b.shape)
print ('\n')
# 要注意 a 的第一行在 b 中重复出现，因为尺寸变大了
print ('修改第二个数组的大小：')
b = np.resize(a,(3,3))
print (b)

输出结果为：

第一个数组：
[[1 2 3]
[4 5 6]]
第一个数组的形状：
(2, 3)
第二个数组：
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
第二个数组的形状：
(3, 2)
修改第二个数组的大小：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[1 2 3]]

编程要求

根据提示在右侧代码器中 Begin-End 区间补充代码，做到将数组 a1 和 a2 分别沿轴0和轴 1 连接。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试：

import numpy as np

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6],[7,8]])

print('第一个数组：')
print(a)
print('\n')

print('第二个数组：')
print(b)
print('\n')

# 两个数组的维度相同

print('沿轴 0 连接两个数组：')
########## begin ##########
result_axis0 = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(result_axis0)
##########  end  ##########
print('\n')

print('沿轴 1 连接两个数组：')
########## begin ##########
result_axis1 = np.concatenate((a, b), axis=1)
print(result_axis1)
##########  end  ##########

第5关：函数

任务描述
相关知识
- Python 函数
- 定义一个函数
- 函数调用
- 参数传递
- 参数
- 匿名函数
- return 语句
- 变量作用域
- 全局变量和局部变量
编程要求
测试说明

任务描述

本关任务：学习 Python 中的函数，掌握建模一大利器。

编程要求

根据提示在右侧代码器中 Begin-End 区间补充代码，求学生最高分数科目和分数。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试：

def get_max_score(score_dic):
    """
    返回学生考试成绩的最高分的科目和分数
    :param score_dic:
    :return:
    """
    max_score = 0
    max_score_course = ''
    for course, score in score_dic.items():
        ########## begin ##########
        if score > max_score:
        ##########  end  ##########
            max_score = score
            max_score_course = course
    ########## begin ##########
    return max_score_course, max_score
    ##########  end  ##########

dic = {
    '语文': 90,
    '数学': 97,
    '英语': 98
}

course, score = get_max_score(dic)
print(course, score)