leetcode笔记本如何使用(如何高效利用leetcode笔记本进行编程学习？)

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在LEETCODE上使用笔记本，首先需要确保你已经安装了PYTHON环境。接下来，按照以下步骤操作：打开终端或命令提示符，导航到你的PYTHON安装目录下的SCRIPTS文件夹。例如，如果你的PYTHON安装在C:\USERS\YOURUSERNAME\APPDATA\LOCAL\PROGRAMS\PYTHON\PYTHON39\SCRIPTS，那么你应该输入CD C:\USERS\YOURUSERNAME\APPDATA\LOCAL\PROGRAMS\PYTHON\PYTHON39\SCRIPTS。创建一个新的PYTHON文件，例如LEETCODE_NOTEBOOK.PY。在文件中编写代码，将你的问题和解决方案放在不同的行上。这样，当你运行这个笔记本时，它会显示一个交互式的环境，你可以在其中输入代码并执行。保存文件后，在终端或命令提示符中运行以下命令来启动笔记本： PYTHON LEETCODE_NOTEBOOK.PY 在笔记本中，你可以使用I键来执行代码，使用C键来复制当前行，使用P键来打印当前行的内容。你还可以使用Q键退出笔记本。如果你想在笔记本中查看其他问题的解决方案，只需在笔记本中输入问题名称，然后按回车键即可。完成笔记本后，记得关闭它。在终端或命令提示符中输入EXIT。

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在LEETCODE上使用笔记本，首先需要确保你已经安装了PYTHON环境。然后，按照以下步骤操作：打开终端或命令提示符，导航到你的PYTHON安装目录。输入以下命令以创建一个新的PYTHON虚拟环境（如果需要）： PYTHON3 -M VENV MYENV 激活虚拟环境： WINDOWS系统： MYENV\SCRIPTS\ACTIVATE MACOS和LINUX系统： SOURCE MYENV/BIN/ACTIVATE 安装必要的库： PIP INSTALL NUMPY PANDAS MATPLOTLIB SKLEARN 创建一个名为NOTEBOOK.IPYNB的文件，并在其中编写你的代码。例如： IMPORT NUMPY AS NP IMPORT PANDAS AS PD IMPORT MATPLOTLIB.PYPLOT AS PLT FROM SKLEARN.MODEL_SELECTION IMPORT TRAIN_TEST_SPLIT FROM SKLEARN.LINEAR_MODEL IMPORT LOGISTICREGRESSION DATA = { 'FEATURE1': [1, 2, 3, 4], 'FEATURE2': [0, 1, 0, 1], 'TARGET': [0, 1, 1, 0] } DF = PD.DATAFRAME(DATA) X = DF[['FEATURE1', 'FEATURE2']] Y = DF['TARGET'] X_TRAIN, X_TEST, Y_TRAIN, Y_TEST = TRAIN_TEST_SPLIT(X, Y, TEST_SIZE=0.2, RANDOM_STATE=42) LOGREG = LOGISTICREGRESSION() LOGREG.FIT(X_TRAIN, Y_TRAIN) Y_PRED = LOGREG.PREDICT(X_TEST) PRINT(ACCURACY:, NP.MEAN(Y_PRED == Y_TEST)) 6. 保存并关闭笔记本文件。 7. 在命令行中运行以下命令以加载笔记本： JUPYTER NOTEBOOK --GENERATE-EXTDIR 8. 打开浏览器，访问 `HTTP://LOCALHOST:8888/`，你应该能看到你刚刚创建的笔记本。

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在LEETCODE上使用笔记本进行编程练习时，可以遵循以下步骤：打开LEETCODE网站。选择“算法”或“数据结构”类别。浏览题目列表，找到适合自己水平的题目。点击题目进入解题页面。阅读题目描述和要求，确保理解题目要求。在解题页面中，找到“编辑”按钮并点击。在编辑器中编写代码。保存并运行代码。查看结果是否符合预期。如果需要，重复步骤4-9直到问题解决。通过这种方式，你可以在LEETCODE上有效地使用笔记本进行编程练习。

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