Заметки о китайском Python
Версия: 0.0.1
Автор: Ли Цзинь Электронная почта: [email protected]
Из-за проблем с авторскими правами официальное разрешение на внесение изменений и адаптаций на основе этого примечания в настоящее время не предоставляется.
Содержание примечаний предназначено только для ознакомления. Пожалуйста, не используйте его в коммерческих целях без разрешения.
Github медленно загружает .ipynb . Рекомендуется просматривать проект в Nbviewer.
Вышла в свет бумажная книга на основе этой тетради: «Изучите Python – основы программирования, научных вычислений и анализа данных».
Самостоятельная ссылка на JD.com: https://item.jd.com/12328920.html.
Доступно на Tmall, Amazon и Dangdang.
Не могли бы вы дать мне награду?
Введение
Большая часть контента взята из Интернета.
Python 2.7 установлен по умолчанию, а также связанные сторонние пакеты ipython , numpy , scipy и pandas .
жизнь коротка. используйте Python.
Рекомендуется использовать Anaconda, эта IDE объединяет наиболее часто используемые пакеты.
Содержимое заметки отображается с помощью jupyter notebook .
После установки Python и соответствующих пакетов вы можете ввести:
чтобы войти в jupyter notebook .
Базовая конфигурация среды
conda update conda
conda update anaconda
обратитесь к
- Обучение En Thought по требованию
- Вычислительная статистика в Python
- scipy.org
- Учебники по глубокому обучению
- Высокопроизводительные научные вычисления
- Пикантные лекции
- pandas.org
Оглавление
Вы можете открыть generate static files.ipynb в Notebook или запустить generate_static_files.py в командной строке, чтобы сгенерировать статические HTML-файлы.
- 01. Инструменты Python
- 01.01 Введение в Python
- 01.02 Интерпретатор Ipython
- 01.03 Блокнот на Ipython
- 01.04 Использование Анаконды
- 02. Основы Python
- 02.01 Демо-версия «Начало работы с Python»
- 02.02 Типы данных Python
- 02.03 Номер
- 02.04 Струна
- 02.05 Индексирование и шардинг
- 02.06 Список
- 02.07 Изменяемые и неизменяемые типы
- 02.08 Кортеж
- 02.09 Сравнение скорости списков и кортежей
- 02.10 Словарь
- 02.11 Коллекция
- 02.12 Неизменяемые коллекции
- 02.13 Механизм назначения Python
- 02.14 Заявление о решении
- 02.15 Цикл
- 02.16 Понимание списков
- 02.17 Функция
- 02.18 Модули и пакеты
- 02.19 Исключение
- 02.20 Предупреждение
- 02.21 Чтение и запись файлов
- 03. Нампи
- 03.01 Знакомство с Numpy
- 03.02 Основы Matplotlib
- 03.03 Массивы Numpy и их индексы
- 03.04 Тип массива
- 03.05 Методы массива
- 03.06 Сортировка массива
- 03.07 Форма массива
- 03.08 Диагональ
- 03.09 Преобразование между массивом и строкой
- 03.10 Краткое описание методов атрибутов массива
- 03.11 Функции, генерирующие массивы
- 03.12 Матрица
- 03.13 Общие функции
- 03.14 Векторизованные функции
- 03.15 Бинарные операции
- 03.16 объект ufunc
- 03.17 Функция выбора реализует условную фильтрацию.
- 03.18 Механизм трансляции массива
- 03.19 Чтение и запись массива
- 03.20 Структурированный массив
- 03.21 Массив записей
- 03.22 Отображение памяти
- 03.23 От Matlab к Numpy
- 04. Сципи
- 04.01 Введение в научный PYthon
- 04.02 Интерполяция
- 04.03 Вероятностно-статистические методы
- 04.04 Подгонка кривой
- 04.05 Функция минимизации
- 04.06 Очки
- 04.07 Решение дифференциальных уравнений
- 04.08 Разреженная матрица
- 04.09 Линейная алгебра
- 04.10 Линейная алгебра разреженных матриц
- 05. Python продвинутый
- 05.01 Знакомство с модулем sys
- 05.02 Взаимодействие с операционной системой: модуль os
- 05.03 Файлы CSV и модуль csv
- 05.04 Регулярные выражения и модуль re
- 05.05 модуль даты и времени
- 05.06 База данных SQL
- 05.07 Объектно-реляционное отображение
- 05.08 Развитие функций: передача параметров, функции высшего порядка, анонимные лямбда-функции, глобальные переменные, рекурсия
- 05.09 Итератор
- 05.10 Генератор
- 05.11 с операторами и менеджером контекста
- 05.12 Модификаторы
- 05.13 Использование модификаторов
- 05.14 оператор, functools, itertools,toolz, fn, функциональные модули
- 05.15 Область применения
- 05.16 Динамическая компиляция
- 06. Матплотлиб
- 06.01 Учебное пособие по Pyplot
- 06.02 Использование стиля для настройки стиля pyplot
- 06.03 Обработка текста (основы)
- 06.04 Обработка текста (математические выражения)
- 06.05 Основы изображения
- 06.06 Примечания
- 06.07 Теги
- 06.08 фигуры, сюжетные линии, оси и объекты делений
- 06.09 Не будьте суеверны относительно настроек по умолчанию
- 06.10 Различные примеры чертежей
- 07. Расширьте возможности за счет других языков
- 07.01 Введение
- 07.02 Модули расширения Python
- 07.03 Cython: основы Cython, преобразование исходного кода в модули расширения
- 07.04 Cython: синтаксис Cython, вызов других библиотек C
- 07.05 Cython: класс и класс cdef с использованием C++
- 07.06 Cython: типизированные представления памяти
- 07.07 Создание комментариев к компиляции
- 07.08 типы
- 08. Объектно-ориентированное программирование
- 08.01 Введение
- 08.02 Моделирование лесных пожаров с использованием ООП
- 08.03 Что такое предмет?
- 08.04 Определить класс
- 08.05 Специальные методы
- 08.06 Недвижимость
- 08.07 Моделирование лесного пожара
- 08.08 Наследование
- 08.09 функция супер()
- 08.10 Новый подход к моделированию лесных пожаров
- 08.11 Интерфейс
- 08.12 Открытые, частные и специальные методы и свойства
- 08.13 Множественное наследование
- 09. Основы Теано
- 09.01 Знакомство с Theano и его установка
- 09.02 Основы Теано
- 09.03 Настройка Theano в Windows
- 09.04 Символическая графическая структура Теано
- 09.05 Конфигурация Theano и режим компиляции
- 09.06 Условные операторы Теано
- 09.07 Теановая петля: сканирование (подробное объяснение)
- 09.08 Пример Theano: линейная регрессия
- 09.09 Пример Теано: логистическая регрессия
- 09.10 Пример Theano: регрессия Softmax
- 09.11 Пример Theano: искусственная нейронная сеть
- 09.12 Теано-случайная переменная потока
- 09.13 Пример Theano: более сложные сети
- 09.14 Пример Theano: сверточная нейронная сеть
- 09.15 Тензорный модуль Theano: основы
- 09.16 Тензорный модуль Теано: указатель
- 09.17 Тензорный модуль Theano: операторы и поэлементные операции
- 09.18 Тензорный модуль Theano: субмодуль nnet
- 09.19 Тензорный модуль Theano: подмодуль conv
- 10. Интересные сторонние модули
- 10.01 Использование базовой карты для рисования карт
- 10.02 Использование cartopy для рисования карт
- 10.03 Изучите данные НБА
- 10.04 Мир боевых искусств Джин Юна
- 11. Полезные инструменты
- Модуль pprint 11.01: печать объектов Python
- 11.02 Pickle, модуль cPickle: сериализация объектов Python
- Модуль 11.03 json: обработка данных JSON
- Модуль 11.04 glob: сопоставление шаблонов файлов
- Модуль Shutil 11.05: расширенные операции с файлами
- 11.06 Модули gzip, zipfile, tarfile: обработка сжатых файлов
- 11.07 модуль журналирования: протоколирование
- 11.08 строковый модуль: обработка строк
- Модуль коллекций 11.09: больше структур данных
- Модуль запросов 11.10: HTTP для человека
- 12.Панды
- 12.01 Начните работу с Pandas за десять минут
- 12.02 Одномерная структура данных: ряды
- 12.03 Двумерная структура данных: DataFrame
