中文Python 筆記
版本：0.0.1
作者：李金郵件：[email protected]
由於涉及著作權的問題，對基於本筆記所做的修訂、改編，目前不做任何正式授權。
筆記內容僅供學習參考，未經允許，請勿用於任何商業用途。
Github載入.ipynb的速度較慢，建議在Nbviewer 中查看該項目。
基於本筆記的實體書：《自學Python－程式設計基礎、科學計算及資料分析》已經出版。
京東自營連結： https://item.jd.com/12328920.html
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簡介
大部分內容來自網路。
預設安裝了Python 2.7 ，以及相關的第三方套件ipython ， numpy ， scipy ， pandas 。
life is short. use python.
建議使用Anaconda，這個IDE整合了大部分常用的套件。
筆記內容使用jupyter notebook來展示。
安裝好Python和對應的套件之後，可以在命令列下輸入：
來進入jupyter notebook 。
基本環境配置
安裝Anaconda 或Miniconda
更新環境
conda update conda
conda update anaconda
參考
- Enthought Training on Demand
- Computational Statistics in Python
- Scipy.org
- Deep Learning Tutorials
- High Performance Scientific Computing
- Scipy Lectures
- Pandas.org
目錄
可以在Notebook 中開啟generate static files.ipynb ，或是命令列中執行程式碼generate_static_files.py來產生靜態的HTML 檔案。
- 01. Python 工具
- 01.01 Python 簡介
- 01.02 Ipython 解釋器
- 01.03 Ipython notebook
- 01.04 使用Anaconda
- 02. Python 基礎
- 02.01 Python 入門演示
- 02.02 Python 資料型
- 02.03 數字
- 02.04 字串
- 02.05 索引和分片
- 02.06 列表
- 02.07 可變和不可變類型
- 02.08 元組
- 02.09 列表與元組的速度比較
- 02.10 字典
- 02.11 集合
- 02.12 不可變集合
- 02.13 Python 賦值機制
- 02.14 判斷語句
- 02.15 循環
- 02.16 列表推導式
- 02.17 函數
- 02.18 模組和包
- 02.19 異常
- 02.20 警告
- 02.21 文件讀寫
- 03. Numpy
- 03.01 Numpy 簡介
- 03.02 Matplotlib 基礎
- 03.03 Numpy 數組及其索引
- 03.04 數組類型
- 03.05 數組方法
- 03.06 數組排序
- 03.07 數組形狀
- 03.08 對角線
- 03.09 數組與字串的轉換
- 03.10 數組屬性方法總結
- 03.11 產生數組的函數
- 03.12 矩陣
- 03.13 一般函數
- 03.14 向量化函數
- 03.15 二元運算
- 03.16 ufunc 對象
- 03.17 choose 函數實現條件篩選
- 03.18 數組廣播機制
- 03.19 數組讀寫
- 03.20 結構化數組
- 03.21 記錄數組
- 03.22 記憶體映射
- 03.23 從Matlab 到Numpy
- 04. Scipy
- 04.01 SCIentific PYthon 簡介
- 04.02 插值
- 04.03 機率統計方法
- 04.04 曲線擬合
- 04.05 最小化函數
- 04.06 積分
- 04.07 解微分方程
- 04.08 稀疏矩陣
- 04.09 線性代數
- 04.10 稀疏矩陣的線性代數
- 05. Python 進階
- 05.01 sys 模組簡介
- 05.02 與作業系統互動：os 模組
- 05.03 CSV 檔案和csv 模組
- 05.04 正規表示式和re 模組
- 05.05 datetime 模組
- 05.06 SQL 資料庫
- 05.07 物件關係映射
- 05.08 函數進階：參數傳遞，高階函數，lambda 匿名函數，global 變量，遞歸
- 05.09 迭代器
- 05.10 生成器
- 05.11 with 語句和上下文管理器
- 05.12 修飾符
- 05.13 修飾符的使用
- 05.14 operator, functools, itertools, toolz, fn, funcy 模組
- 05.15 作用域
- 05.16 動態編譯
- 06. Matplotlib
- 06.01 Pyplot 教學課程
- 06.02 使用style 來設定pyplot 風格
- 06.03 處理文本（基礎）
- 06.04 處理文字（數學表達式）
- 06.05 影像基礎
- 06.06 註釋
- 06.07 標籤
- 06.08 figures, subplots, axes 和ticks 對象
- 06.09 不要迷信默認設置
- 06.10 各種繪圖實例
- 07.使用其他語言進行擴展
- 07.01 簡介
- 07.02 Python 擴充模組
- 07.03 Cython：Cython 基礎，將原始碼轉換成擴充模組
- 07.04 Cython：Cython 語法，呼叫其他C函式庫
- 07.05 Cython：class 和cdef class，使用C++
- 07.06 Cython：Typed memoryviews
- 07.07 產生編譯註釋
- 07.08 ctypes
- 08.物件導向編程
- 08.01 簡介
- 08.02 使用OOP 對森林火災建模
- 08.03 什麼是對象？
- 08.04 定義class
- 08.05 特殊方法
- 08.06 屬性
- 08.07 森林火災模擬
- 08.08 繼承
- 08.09 super() 函數
- 08.10 重定義森林火災模擬
- 08.11 接口
- 08.12 共有，私有和特殊方法和屬性
- 08.13 多重繼承
- 09. Theano 基礎
- 09.01 Theano 簡介及其安裝
- 09.02 Theano 基礎
- 09.03 Theano 在Windows 上的配置
- 09.04 Theano 符號圖結構
- 09.05 Theano 配置和編譯模式
- 09.06 Theano 條件語句
- 09.07 Theano 循環：scan（詳解）
- 09.08 Theano 實例：線性迴歸
- 09.09 Theano 實例：Logistic 迴歸
- 09.10 Theano 實例：Softmax 回歸
- 09.11 Theano 實例：人工神經網絡
- 09.12 Theano 隨機數流變量
- 09.13 Theano 實例：更複雜的網絡
- 09.14 Theano 實例：卷積神經網絡
- 09.15 Theano tensor 模組：基礎
- 09.16 Theano tensor 模組：索引
- 09.17 Theano tensor 模組：操作符和逐元素操作
- 09.18 Theano tensor 模組：nnet 子模組
- 09.19 Theano tensor 模組：conv 子模組
- 10.有趣的第三方模組
- 10.01 使用basemap 畫地圖
- 10.02 使用cartopy 畫地圖
- 10.03 探索NBA 數據
- 10.04 金庸的武俠世界
- 11.有用的工具
- 11.01 pprint 模組：列印Python 對象
- 11.02 pickle, cPickle 模組：序列化Python 對象
- 11.03 json 模組：處理JSON 數據
- 11.04 glob 模組：檔案模式匹配
- 11.05 shutil 模組：進階檔案操作
- 11.06 gzip, zipfile, tarfile 模組：處理壓縮文件
- 11.07 logging 模組：記錄日誌
- 11.08 string 模組：字串處理
- 11.09 collections 模組：更多資料結構
- 11.10 requests 模組：HTTP for Human
- 12. Pandas
- 12.01 十分鐘上手Pandas
- 12.02 一維資料結構：Series
- 12.03 二維資料結構：DataFrame
