当前位置:实例文章 » 其他实例» [文章]我的创作纪念日

我的创作纪念日

发布人:shili8 发布时间:2025-01-03 04:43 阅读次数:0

**我的创作纪念日**

作为一个编程爱好者,我一直在寻找一种方式来纪念我对编程的热爱。经过反复思考和尝试,我决定写一篇博文来记录我的创作历程,并分享一些有趣的代码示例。

**一开始**

我第一次接触编程是在大学时期。当时,我被一个朋友介绍给了 Python 这门语言。我对它的简单性和易学性感到惊讶,于是就开始学习。最初,我只知道如何写一个简单的"Hello, World!"程序,但很快我就发现自己沉迷在编程世界中。

# 第一次编程尝试print("Hello, World!")


**初步成就**

经过几个月的学习和实践,我开始掌握一些基本的编程概念,如变量、数据类型、循环等。我的第一个小项目是创建一个简单的猜数字游戏。在这个项目中,我使用了 Python 的随机数生成函数来产生一个秘密数字,并让玩家尝试猜测它。

import random#生成一个秘密数字secret_number = random.randint(1,100)

# 玩家尝试猜测while True:
 guess = int(input("请输入你的猜测: "))
 if guess == secret_number:
 print("恭喜你猜对了!")
 break elif guess < secret_number:
 print("太低了!")
 else:
 print("太高了!")


**进阶**

随着我对编程的理解越来越深入,我开始尝试更复杂的项目,如创建一个简单的网页爬虫和使用机器学习库 Scikit-learn 来训练一个分类模型。

# 网页爬虫示例import requestsurl = " />response = requests.get(url)
print(response.text)

# 分类模型示例from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression# 加载数据集iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练分类模型model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)


**结论**

经过几个月的学习和实践,我对编程的热爱已经深深地植根于我的心中。通过分享这些代码示例和个人经历,我希望能够鼓励更多的人加入编程世界,并体验到它带来的乐趣和挑战。

最后,感谢您阅读我的创作纪念日博文。如果您有任何问题或建议,请随时与我联系!

相关标签:
其他信息

其他资源

Top