神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战(笔记)(三)(第一个Python程序)
生活随笔
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神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战(笔记)(三)(第一个Python程序)
小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
從程序中了解知識點,有詳細的備注
# 判斷變量num是否為正數(shù) # 注釋語句 是對程序進行說明的語句,在程序運行過程中不被執(zhí)行 # ctrl+/進行多行注釋num=0 # 賦值語句 大小寫敏感 可以以分號結尾,但是在同一行必須以分號隔開 # 其數(shù)據(jù)類型由所賦的值來決定 # Python變量在使用之前不需要聲明。 # 但是變量在使用前必須賦值 # 類型檢查在運行階段完成 # 不同類型的數(shù)字型數(shù)據(jù)運算時,會自動的進行類型轉換bool<int<float<complex(復數(shù)) # 自動的類型轉換,僅存在于數(shù)字型數(shù)據(jù)之間 if num > 0:# 條件語句print("num是正數(shù)")#語句塊 縮進4個空格 改變語句縮進,程序邏輯發(fā)生變化 else:#按照縮進來識別語句塊,可以有效的避免其他語言中可能出現(xiàn)的錯誤配對問題 # 代碼縮進錯誤:IndentationError:unexpected indent # 常見錯誤:混用鍵盤上的Tab鍵和空格鍵,造成縮進不一致print("num可能是0")#print()函數(shù)在輸出中自動包含換行。默認每次打印一行print("num也可能是負數(shù)")總結:
1.使用“#”作為單行注釋符。
2.Python變量在使用之前不需要聲明。
3.語句塊通過代碼的縮進來表示。
4.標識符是大小寫敏感的。
5.print()函數(shù)在輸出中自動包含換行。
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課程鏈接:https://www.icourse163.org/course/XUST-1206363802?tid=1206674203
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總結
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