중국어 파이썬 노트
버전: 0.0.1
저자: 리 진 이메일: [email protected]
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노트의 내용은 연구 참고용으로만 허가 없이 상업적인 목적으로 사용하지 마십시오.
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이 노트북을 기반으로 한 실제 책인 "Teach Yourself Python - Basics of 프로그래밍, 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석"이 출판되었습니다.
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소개
대부분의 콘텐츠는 인터넷에서 나옵니다.
Python 2.7 은 기본적으로 관련 타사 패키지인 ipython , numpy , scipy 및 pandas 와 함께 설치됩니다.
인생은 짧습니다. 파이썬을 사용하세요.
Anaconda를 사용하는 것이 좋습니다. 이 IDE는 가장 일반적으로 사용되는 패키지를 통합합니다.
참고 내용은 jupyter notebook 사용하여 표시됩니다.
Python 과 해당 패키지를 설치한 후 다음을 입력할 수 있습니다.
jupyter notebook 에 들어가려면 .
기본 환경 구성
Anaconda 또는 Miniconda 설치
환경 업데이트
conda update conda
conda update anaconda
참조하다
- 주문형 사고 교육
- Python의 계산 통계
- scipy.org
- 딥러닝 튜토리얼
- 고성능 과학 컴퓨팅
- 사이피 강의
- pandas.org
목차
Notebook에서 generate static files.ipynb 열거나 명령줄에서 generate_static_files.py 코드를 실행하여 정적 HTML 파일을 생성할 수 있습니다.
- 01. 파이썬 도구
- 01.01 파이썬 입문
- 01.02 아이파이썬 인터프리터
- 01.03 아이파이썬 노트북
- 01.04 아나콘다 사용하기
- 02. 파이썬 기초
- 02.01 Python 시작하기 데모
- 02.02 파이썬 데이터 유형
- 02.03 번호
- 02.04 문자열
- 02.05 인덱싱과 샤딩
- 02.06 목록
- 02.07 가변형과 불변형
- 02.08 튜플
- 02.09 리스트와 튜플의 속도 비교
- 02.10 사전
- 02.11 컬렉션
- 02.12 불변 컬렉션
- 02.13 Python 할당 메커니즘
- 02.14 판결문
- 02.15 루프
- 02.16 목록 이해
- 02.17 기능
- 02.18 모듈 및 패키지
- 02.19 예외
- 02.20 경고
- 02.21 파일 읽기 및 쓰기
- 03. 넘피
- 03.01 Numpy 소개
- 03.02 Matplotlib 기본
- 03.03 Numpy 배열과 인덱스
- 03.04 어레이형
- 03.05 배열 방식
- 03.06 배열 정렬
- 03.07 배열 모양
- 03.08 대각선
- 03.09 배열과 문자열의 변환
- 03.10 배열 속성 메소드 요약
- 03.11 배열을 생성하는 함수
- 03.12 매트릭스
- 03.13 일반 기능
- 03.14 벡터화된 함수
- 03.15 바이너리 연산
- 03.16 ufunc 객체
- 03.17 선택 기능은 조건부 필터링을 구현합니다.
- 03.18 어레이 브로드캐스트 메커니즘
- 03.19 배열 읽기 및 쓰기
- 03.20 구조화된 배열
- 03.21 레코드 배열
- 03.22 메모리 매핑
- 03.23 Matlab에서 Numpy로
- 04. 사이피
- 04.01 SCIentific PYthon 소개
- 04.02 보간
- 04.03 확률적, 통계적 방법
- 04.04 커브 피팅
- 04.05 최소화 기능
- 04.06 포인트
- 04.07 미분방정식 풀기
- 04.08 희소행렬
- 04.09 선형대수학
- 04.10 희소 행렬의 선형 대수학
- 05. 파이썬 고급
- 05.01 sys 모듈 소개
- 05.02 운영체제와의 상호작용: os 모듈
- 05.03 CSV 파일 및 csv 모듈
- 05.04 정규식과 re 모듈
- 05.05 날짜/시간 모듈
- 05.06 SQL 데이터베이스
- 05.07 객체관계형 매핑
- 05.08 기능 발전: 매개변수 전달, 고차 함수, 람다 익명 함수, 전역 변수, 재귀
- 05.09 반복자
- 05.10 발전기
- 05.11 명령문 및 컨텍스트 관리자 포함
- 05.12 수정자
- 05.13 수식어 사용
- 05.14 연산자, functools, itertools, toolz, fn, funcy 모듈
- 05.15 범위
- 05.16 동적 컴파일
- 06. 맷플롯립
- 06.01 파이플롯 튜토리얼
- 06.02 스타일을 사용하여 pyplot 스타일 구성
- 06.03 텍스트 처리(기본)
- 06.04 텍스트 처리(수학적 표현)
- 06.05 이미지 기초
- 06.06 노트
- 06.07 태그
- 06.08 그림, 서브플롯, 축 및 눈금 개체
- 06.09 기본 설정을 미신하지 마세요
- 06.10 다양한 도면 예시
- 07. 다른 언어로 확장
- 07.01 소개
- 07.02 Python 확장 모듈
- 07.03 Cython: Cython 기본, 소스 코드를 확장 모듈로 변환
- 07.04 Cython: Cython 구문, 다른 C 라이브러리 호출
- 07.05 Cython: C++를 사용하는 클래스 및 cdef 클래스
- 07.06 Cython: 형식화된 메모리 뷰
- 07.07 편집댓글 생성
- 07.08 ctypes
- 08. 객체지향 프로그래밍
- 08.01 소개
- 08.02 OOP를 이용한 산불 모델링
- 08.03 객체란 무엇인가?
- 08.04 클래스 정의
- 08.05 특별한 방법
- 08.06 속성
- 08.07 산불 시뮬레이션
- 08.08 상속
- 08.09 super() 함수
- 08.10 산불 시뮬레이션의 재정의
- 08.11 인터페이스
- 08.12 공개, 비공개, 특수 메서드 및 속성
- 08.13 다중 상속
- 09. 테아노 기초
- 09.01 Theano 소개 및 설치
- 09.02 테아노 기초
- 09.03 Windows에서의 Theano 구성
- 09.04 Theano 기호 그래프 구조
- 09.05 Theano 구성 및 컴파일 모드
- 09.06 Theano 조건문
- 09.07 Theano 루프: 스캔(자세한 설명)
- 09.08 Theano 예제: 선형 회귀
- 09.09 Theano 예제: 로지스틱 회귀
- 09.10 Theano 예제: 소프트맥스 회귀
- 09.11 Theano 예제: 인공 신경망
- 09.12 Theano 난수 흐름 변수
- 09.13 Theano 예제: 더욱 복잡한 네트워크
- 09.14 Theano 예제: 합성곱 신경망
- 09.15 Theano 텐서 모듈: 기본
- 09.16 Theano 텐서 모듈: 인덱스
- 09.17 Theano 텐서 모듈: 연산자 및 요소별 연산
- 09.18 Theano 텐서 모듈: nnet 서브모듈
- 09.19 Theano 텐서 모듈: conv 서브모듈
- 10. 흥미로운 타사 모듈
- 10.01 베이스맵을 사용하여 지도 그리기
- 10.02 Cartopy를 사용하여 지도 그리기
- 10.03 NBA 데이터 탐색
- 10.04 진용의 무술세계
- 11. 유용한 도구
- 11.01 pprint 모듈: Python 객체 인쇄
- 11.02 pickle, cPickle 모듈: Python 객체 직렬화
- 11.03 json 모듈: JSON 데이터 처리
- 11.04 glob 모듈: 파일 패턴 일치
- 11.05 shutdown 모듈: 고급 파일 작업
- 11.06 gzip, zipfile, tarfile 모듈: 압축 파일 처리
- 11.07 로깅 모듈: 로깅
- 11.08 문자열 모듈: 문자열 처리
- 11.09 컬렉션 모듈: 추가 데이터 구조
- 11.10 요청 모듈: HTTP for Human
- 12. 판다
- 12.01 10분 만에 Pandas 시작하기
- 12.02 1차원 자료구조: 계열
- 12.03 2차원 데이터 구조: DataFrame
