先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

正文

temp=n[i]+m[i]+temp

else:

temp=0+m[i]+temp

ans.append(temp%10)

temp//=10

i+=1

print(“”.join(map(str,ans[::-1])))

阶乘计算

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问题描述

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输入一个正整数n，输出n!的值。

其中n!=1_2_3*…*n。

算法描述

n!可能很大，而计算机能表示的整数范围有限，需要使用高精度计算的方法。使用一个数组A来表示一个大整数a，A[0]表示a的个位，A[1]表示a的十位，依次类推。

将a乘以一个整数k变为将数组A的每一个元素都乘以k，请注意处理相应的进位。

首先将a设为1，然后乘2，乘3，当乘到n时，即得到了n!的值。

输入格式

输入包含一个正整数n，n<=1000。

输出格式

输出n!的准确值。

样例输入

10

样例输出

3628800

问题分析

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模拟小学学过的乘法计算,只不过小学学的是先乘完后相加,我做的是边乘边相加。

竖式中上面的一行,乘以下面的一个数后得到一行,对下面得到的n行以高精度加法的思想进行相加,每次相加取到的个位就是结果中相应位置的数。为了便于计算我们一列表下标为0的位置作为个位。

代码实现

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老规矩先上运行结果：

对列表进行运算,低位放在左边

def sumlist(ls1,ls2):

ans=[]

长的放在后面

if len(ls1)>len(ls2):

ls1,ls2=ls2,ls1

i=0

temp=0

while i<len(ls2) or temp!=0:

if i<len(ls1):

temp=ls1[i]+ls2[i]+temp

else:

temp=ls2[i]+temp

ans.append(temp%10)

temp//=10

i+=1

return ans

n=int(input())

ans=[0]*3000

ans[0]=1

for i in range(2,n+1):

j=0

temp=0

while j<len(ans) or temp!=0:

temp=ans[j]*i+temp

ans[j]=temp%10

temp//=10

j+=1

print(ans)

print(int(“”.join(map(str,ans[::-1]))))

矩阵幂运算

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问题描述

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给定一个N阶矩阵A，输出A的M次幂（M是非负整数）

例如：

A = 1 2

3 4

A的2次幂

7 10

15 22

输入格式

第一行是一个正整数N、M（1<=N<=30, 0<=M<=5），表示矩阵A的阶数和要求的幂数

接下来N行，每行N个绝对值不超过10的非负整数，描述矩阵A的值

输出格式

输出共N行，每行N个整数，表示A的M次幂所对应的矩阵。相邻的数之间用一个空格隔开

样例输入

2 2

1 2

3 4

样例输出

7 10

15 22

问题分析

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矩阵的运算规则是:一行元素分别乘一列元素的和相加结作为结果矩阵的一位数

例如：A矩阵、B矩阵（能够相乘的前提条件是前面矩阵的列数等于后面矩阵的行数）

ans[ij]=A的第i行*B的第j列

矩阵的零次幂是对角矩阵

注意：（矩阵进行赋值的时候,需要注意深浅拷贝的问题）

代码实现

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老规矩先上运行结果：

n,m=map(int,input().split())

mk=[list(map(int,input().split())) for i in range(n)]

mk1=mk.copy()

ans=[]

for i in range(n):

ans.append([0 for x in range(n)])

# 矩阵的零次幂是对角矩阵

if m==0:

for i in range(n):

ans[i][i]=1

#矩阵的非零次幂

else:

for _ in range(m-1):# m次幂

ans=[[0 for i in range(n)] for j in range(n)]

for j in range(n):# 行

for k in range(n):# 列

for t in range(n): # 行*列

ans[j][k]+=mk1[j][t]*mk[t][k]

mk1=ans.copy()

for i in ans:

print(*i)

import copy

n,m=map(int,input().split())

mk=[list(map(int,input().split())) for i in range(n)]

mk1=mk.copy()

ans=[]

for i in range(n):

ans.append([0 for x in range(n)])

矩阵的零次幂是对角矩阵

if m==0:

for i in range(n):

ans[i][i]=1

#矩阵的非零次幂

else:

temp=0

for _ in range(m-1):# m次幂

for j in range(n):# 行

for k in range(n):# 列

temp=0

for t in range(n): # 行*列

temp+=mk1[j][t]*mk[t][k]

ans[j][k]=temp

矩阵之间的赋值需要使用深拷贝,否则会导致数据错乱

mk1=copy.deepcopy(ans)

for i in ans:

print(*i)

矩阵转置

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矩阵转置的概念就是将矩阵中下标为i，j的元素与矩阵中下标为j，i的元素进行对换

刚开始想到的就是将矩阵进行遍历,兑换，但是比较复杂。本次分享两个简便的方法

①zip函数

大家都知道zip函数可以将可迭代对象进行打包,所以进行矩阵转置的时候可以使用zip函数，将列表

进行打包,打包之后再进行转换为列表即可

②列表推导式

列表推导式是一个非常好用的东西,可以使用列表推导式进行一个转置矩阵的生成。

新生成的矩阵就是转置后的矩阵

矩阵面积交

=========================================================================

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问题描述

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最后

Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

Python所有方向的学习路线

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Python必备开发工具

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

Python全套学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

实战案例

学python就与学数学一样，是不能只看书不做题的，直接看步骤和答案会让人误以为自己全都掌握了，但是碰到生题的时候还是会一筹莫展。

因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码，教程只需要看一两遍即可。

大厂面试真题

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip1024c （备注python）

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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[外链图片转存中…(img-vK0Vf86f-1713049073230)]

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