Đây là ứng dụng Linux có tên 100 bài tập numpy có bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng Phiên bản1.1.tar.gz. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên 100 bài tập numpy này với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
100 bài tập numpy
Ad
MÔ TẢ
Đây là một bộ sưu tập các bài tập numpy từ danh sách gửi thư numpy, tràn ngăn xếp và tài liệu numpy. Tôi cũng đã tự tạo ra một số vấn đề để đạt đến giới hạn 100. Mục tiêu của bộ sưu tập này là cung cấp tài liệu tham khảo nhanh chóng cho cả người dùng cũ và người mới nhưng cũng cung cấp một bộ bài tập cho những người giảng dạy. Đối với các bài tập mở rộng, hãy đảm bảo đọc Từ Python đến NumPy. Sổ ghi chép Markdown và ipython được tạo theo chương trình từ dữ liệu nguồn trong source / works.ktx. Để sửa đổi nội dung của các tệp này, vui lòng thay đổi văn bản trong nguồn và chạy mô-đun generators.py bằng trình thông dịch python có cài đặt các thư viện theo request.txt. Định dạng văn bản có khóa (ktx) là một khóa-giá trị tối thiểu mà con người có thể đọc được để lưu trữ văn bản (đánh dấu hoặc những cái khác) được lập chỉ mục bởi các khóa.
Tính năng
- Kiểm tra chúng trên Binder
- Đọc chúng trên GitHub
- Cung cấp tài liệu tham khảo nhanh cho cả người dùng cũ và mới
- Sổ ghi chép Markdown và ipython được tạo theo chương trình
- Cung cấp các giải pháp cho tất cả các bài tập
Ngôn ngữ lập trình
Python
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/h trăm-numpy-exercises.mirror/. Nó đã được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến một cách dễ dàng nhất từ một trong những Hệ thống hoạt động miễn phí của chúng tôi.