Catatan Python Cina
Versi: 0.0.1
Penulis: Li Jin Email: [email protected]
Karena masalah hak cipta, saat ini tidak ada izin resmi yang diberikan untuk revisi dan adaptasi berdasarkan catatan ini.
Isi catatan hanya untuk referensi studi. Mohon jangan menggunakannya untuk tujuan komersial apa pun tanpa izin.
Github lambat memuat .ipynb Disarankan untuk melihat proyek di Nbviewer.
Buku fisik berdasarkan buku catatan ini: "Teach Yourself Python - Basics of Programming, Scientific Computing and Data Analysis" telah diterbitkan.
Tautan yang dioperasikan sendiri JD.com: https://item.jd.com/12328920.html
Tersedia di Tmall, Amazon, dan Dangdang.
Maukah Anda memberi saya hadiah?
Perkenalan
Sebagian besar konten berasal dari Internet.
Python 2.7 diinstal secara default, serta paket pihak ketiga terkait ipython , numpy , scipy , dan pandas .
hidup ini singkat. gunakan python.
Disarankan untuk menggunakan Anaconda, IDE ini mengintegrasikan paket yang paling umum digunakan.
Konten catatan ditampilkan menggunakan jupyter notebook .
Setelah menginstal Python dan paket terkait, Anda dapat memasukkan:
untuk masuk ke jupyter notebook .
Konfigurasi lingkungan dasar
conda update conda
conda update anaconda
lihat
- Pelatihan yang Dipikirkan Sesuai Permintaan
- Statistik Komputasi dengan Python
- scipy.org
- Tutorial Pembelajaran Mendalam
- Komputasi Ilmiah Kinerja Tinggi
- Kuliah Sains
- pandas.org
Daftar isi
Anda dapat membuka generate static files.ipynb di Notebook, atau menjalankan kode generate_static_files.py di baris perintah untuk menghasilkan file HTML statis.
- 01. Alat Python
- 01.01 Pengantar Python
- 01.02 Penerjemah Ipython
- 01.03 Buku catatan Ipython
- 01.04 Menggunakan Anaconda
- 02. Dasar-dasar Python
- 02.01 Demo Memulai Python
- 02.02 Tipe data Python
- 02.03 Nomor
- 02.04 Tali
- 02.05 Pengindeksan dan Sharding
- 02.06 Daftar
- 02.07 Tipe yang Dapat Berubah dan Tidak Dapat Berubah
- 02.08 Tupel
- 02.09 Perbandingan kecepatan daftar dan tupel
- 02.10 Kamus
- 02.11 Koleksi
- 02.12 Koleksi yang tidak dapat diubah
- 02.13 Mekanisme penugasan Python
- 02.14 Pernyataan penilaian
- 02.15 Putaran
- 02.16 Daftar pemahaman
- 02.17 Fungsi
- 02.18 Modul dan Paket
- 02.19 Pengecualian
- 02.20 Peringatan
- 02.21 Membaca dan menulis file
- 03. Numpy
- 03.01 Pengantar Numpy
- 03.02 Dasar-dasar Matplotlib
- 03.03 Array numpy dan indeksnya
- 03.04 Tipe larik
- 03.05 Metode larik
- 03.06 Penyortiran larik
- 03.07 Bentuk Array
- 03.08 Diagonal
- 03.09 Konversi antara array dan string
- 03.10 Ringkasan metode atribut array
- 03.11 Fungsi yang menghasilkan array
- 03.12 Matriks
- 03.13 Fungsi umum
- 03.14 Fungsi yang divektorkan
- 03.15 Operasi biner
- 03.16 objek ufunc
- 03.17 pilih fungsi mengimplementasikan pemfilteran bersyarat
- 03.18 Mekanisme siaran array
- 03.19 Pembacaan dan penulisan larik
- 03.20 Array Terstruktur
- 03.21 Rekam susunan
- 03.22 Pemetaan memori
- 03.23 Dari Matlab ke Numpy
- 04. Sains
- 04.01 Pengantar PYthon Ilmiah
- 04.02 Interpolasi
- 04.03 Metode probabilistik dan statistik
- 04.04 Pemasangan Kurva
- 04.05 Fungsi minimalisasi
- 04.06 Poin
- 04.07 Memecahkan persamaan diferensial
- 04.08 Matriks Jarang
- 04.09 Aljabar Linier
- 04.10 Aljabar linier matriks renggang
- 05.Python Tingkat Lanjut
- 05.01 Pengenalan modul sys
- 05.02 Berinteraksi dengan sistem operasi: modul os
- 05.03 File CSV dan modul csv
- 05.04 Ekspresi reguler dan modul re
- Modul tanggal-waktu 05.05
- 05.06 Basis Data SQL
- 05.07 Pemetaan objek-relasional
- 05.08 Kemajuan fungsi: penerusan parameter, fungsi tingkat tinggi, fungsi anonim lambda, variabel global, rekursi
- 05.09 Pengulangan
- 05.10 Pembangkit
- 05.11 dengan manajer pernyataan dan konteks
- 05.12 Pengubah
- 05.13 Penggunaan pengubah
- 05.14 operator, functools, itertools, toolz, fn, modul funcy
- 05.15 Ruang Lingkup
- 05.16 Kompilasi dinamis
- 06. Matplotlib
- 06.01 Tutorial Pyplot
- 06.02 Gunakan gaya untuk mengonfigurasi gaya pyplot
- 06.03 Mengolah teks (dasar-dasar)
- 06.04 Mengolah teks (ekspresi matematika)
- 06.05 Dasar-Dasar Gambar
- 06.06 Catatan
- 06.07 Tag
- 06.08 gambar, subplot, sumbu dan tanda centang objek
- 06.09 Jangan percaya takhayul tentang pengaturan default
- 06.10 Berbagai contoh gambar
- 07. Perluas dengan bahasa lain
- 07.01 Pendahuluan
- 07.02 Modul ekstensi Python
- 07.03 Cython: Dasar-dasar Cython, mengubah kode sumber menjadi modul ekstensi
- 07.04 Cython: Sintaks Cython, memanggil perpustakaan C lainnya
- 07.05 Cython: kelas dan kelas cdef, menggunakan C++
- 07.06 Cython: Tampilan memori yang diketik
- 07.07 Menghasilkan komentar kompilasi
- 07.08 ctipe
- 08. Pemrograman berorientasi objek
- 08.01 Pendahuluan
- 08.02 Pemodelan kebakaran hutan menggunakan OOP
- 08.03 Apa itu benda?
- 08.04 Mendefinisikan kelas
- 08.05 Metode khusus
- 08.06 Properti
- 08.07 Simulasi Kebakaran Hutan
- 08.08 Warisan
- 08.09 fungsi super()
- 08.10 Mendefinisikan Ulang Simulasi Kebakaran Hutan
- 08.11 Antarmuka
- 08.12 Metode dan properti publik, privat dan khusus
- 08.13 Warisan ganda
- 09. Dasar-Dasar Theano
- 09.01 Pengenalan Theano dan instalasinya
- 09.02 Dasar-Dasar Theano
- 09.03 Konfigurasi Theano di Windows
- 09.04 Struktur graf simbolis Theano
- 09.05 Konfigurasi Theano dan mode kompilasi
- 09.06 Pernyataan bersyarat Theano
- 09.07 Theano loop: scan (penjelasan detail)
- 09.08 Theano Contoh: Regresi Linier
- 09.09 Contoh Theano: Regresi Logistik
- 09.10 Contoh Theano: Regresi Softmax
- 09.11 Contoh Theano: Jaringan Syaraf Tiruan
- 09.12 Variabel aliran bilangan acak Theano
- 09.13 Contoh Theano: Jaringan yang Lebih Kompleks
- 09.14 Contoh Theano: Jaringan Neural Konvolusional
- 09.15 Modul tensor Theano: dasar-dasar
- 09.16 Modul Tensor Theano: Index
- 09.17 Modul tensor Theano: operator dan operasi berdasarkan elemen
- 09.18 Modul tensor Theano: submodul nnet
- 09.19 Modul tensor Theano: submodul konv
- 10. Modul pihak ketiga yang menarik
- 10.01 Gunakan peta dasar untuk menggambar peta
- 10.02 Gunakan cartopy untuk menggambar peta
- 10.03 Jelajahi Data NBA
- 10.04 Dunia seni bela diri Jin Yong
- 11. Alat yang Berguna
- Modul pprint 11.01: Mencetak objek Python
- 11.02 acar, modul cPickle: Membuat serial objek Python
- Modul json 11.03: memproses data JSON
- Modul glob 11.04: pencocokan pola file
- Modul shutil 11.05: operasi file tingkat lanjut
- 11.06 gzip, zipfile, modul tarfile: memproses file terkompresi
- Modul logging 11.07: logging
- Modul string 11.08: pemrosesan string
- Modul koleksi 11.09: lebih banyak struktur data
- Modul permintaan 11.10: HTTP untuk Manusia
- 12.Panda
- 12.01 Memulai Pandas dalam sepuluh menit
- 12.02 Struktur data satu dimensi: Seri
- 12.03 Struktur data dua dimensi: DataFrame
