Python机器学习教程百度云全集
在Python中有很多机器学习的模块，比如Sklearn、Tensorflow、Caffe 等，可以很方便地调用一些机器学习的算法。如果你对Python机器学习感兴趣，这份Python机器学习教程百度云全集就分享给你。
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机器学习按性质来看，可以分为三大类：分类(监督)；回归(监督)；聚类(半监督)。垃圾短信通常用已标记的短信数据，对未知的短信进行判断，其属于机器学习中的分类性质。
首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等，而计算机干活的CPU只认识机器指令。
所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得"翻译"成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。
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第一课 0. Python 是什么类型的语言？ Python是脚本语言 脚本语言(Scripting language)是电脑编程语言，因此也能让开发者藉以编写出让电脑听命行事的程序。以简单的方式快速完成某些复杂的事情通常是创造脚本语言的重要原则，基于这项原则，使得脚本语言通常比C语言、C++语言或Java 之类的系统编程语言要简单容易。 也让脚本语言另有一些属于脚本语言的特性： ?语法和结构通常比较简单 ?学习和使用通常比较简单 ?通常以容易修改程序的“解释”作为运行方式，而不需要“编译” ?程序的开发产能优于运行性能 一个脚本可以使得本来要用键盘进行的相互式操作自动化。一个Shell脚本主要由原本需要在命令行输入的命令组成，或在一个文本编辑器中，用户可以使用脚本来把一些常用的操作组合成一组串行。主要用来书写这种脚本的语言叫做脚本语言。很多脚本语言实际上已经超过简单的用户命令串行的指令，还可以编写更复杂的程序。 1. IDLE 是什么？ IDLE是一个Python Shell，shell的意思就是“外壳”，基本上来说，就是一个通过键入文本与程序交互的途径！像我们Windows那个cmd窗口，像Linux那个黑乎乎的命令窗口，他们都是shell，利用他们，我们就可以给操作系统下达命令。同样的，我们可以利用IDLE这个shell与Python进行互动。 2. print() 的作用是什么？ print() 会在输出窗口中显示一些文本（在这一讲中，输出窗口就是IDLE shell 窗口）。 3. Python 中表示乘法的符号是什么？ Python中的乘号是*（星号）。 4. 为什么>>>print('I love https://www.doczj.com/doc/c33299705.html, ' * 5) 可以正常执行， 但>>>print('I love https://www.doczj.com/doc/c33299705.html, ' + 5) 却报错？
第一节课 0. Python 是什么类型的语言？ Python是脚本语言 脚本语言(Scripting language)是电脑编程语言，因此也能让开发者藉以编写出让电脑听命行事的程序。以简单的方式快速完成某些复杂的事情通常是创造脚本语言的重要原则，基于这项原则，使得脚本语言通常比C语言、C++语言或Java 之类的系统编程语言要简单容易。也让脚本语言另有一些属于脚本语言的特性： 语法和结构通常比较简单 学习和使用通常比较简单 通常以容易修改程序的“解释”作为运行方式，而不需要“编译” 程序的开发产能优于运行性能 一个脚本可以使得本来要用键盘进行的相互式操作自动化。一个Shell脚本主要由原本需要在命令行输入的命令组成，或在一个文本编辑器中，用户可以使用脚本来把一些常用的操作组合成一组串行。主要用来书写这种脚本的语言叫做脚本语言。很多脚本语言实际上已经超过简单的用户命令串行的指令，还可以编写更复杂的程序。 1. IDLE 是什么？ IDLE是一个Python Shell，shell的意思就是“外壳”，基本上来说，就是一个通过键入文本与程序交互的途径！像我们Windows那个cmd窗口，像Linux那个黑乎乎的命令窗口，他们都是shell，利用他们，我们就可以给操作系统下达命令。同样的，我们可以利用IDLE这个shell与Python进行互动。 2. print() 的作用是什么？ print() 会在输出窗口中显示一些文本（在这一讲中，输出窗口就是IDLE shell窗口）。 3. Python 中表示乘法的符号是什么？ Python中的乘号是*（星号）。 4. 为什么 >>>print('I love https://www.doczj.com/doc/c33299705.html, ' * 5) 可以正常执行， 但 >>>print('I love https://www.doczj.com/doc/c33299705.html, ' + 5) 却报错？ 在Python 中不能把两个完全不同的东西加在一起，比如说数字和文本，正是这个原因，>>>print('I love https://www.doczj.com/doc/c33299705.html, ' + 5) 才会报错。这就像是在说“五只小甲 鱼加上苍井空会是多少？”一样没有多大意义，结果可能是五，可能是六，也可能是八！不过乘以一个整数来翻倍就具有一定的意义了，前边的例子就是将 "I love https://www.doczj.com/doc/c33299705.html," 这个字符串打印五次。 5. 如果我需要在一个字符串中嵌入一个双引号，正确的做法是？ 你有两个选择：可以利用反斜杠（\）对双引号转义：\"，或者用单引号引起这个字符串。例如：' I l"o"ve https://www.doczj.com/doc/c33299705.html, '。 6. 为什么我们要使用Python3？Python2到底有什么问题？看起来很多程序员依然都在使用Python2？ 确实还有相当多的程序员在使用 Python2，不过 Python3 才是 Python 发展的未来，就像 XP 和WIN7 一样。在《零基础入门学习Python》的系列教程准备中，小甲鱼发觉Python3 中的新特性确实很妙，很值得进行深入学习！你也不用担心，如果你了解了Python3，Python2 的代码阅读对于你来说根本不成问题！ 第二节课 0. 什么是BIF？ BIF 就是Built-in Functions，内置函数。为了方便程序员快速编写脚本程序（脚本就是要编程速度快快快！！！），Python 提供了非常丰富的内置函数，我们只需要直接调用即可，例如
Python学习线路图(2018年版) 身为技术小白如何搞懂Python？快速入门进阶？ 众所周知，Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，纯粹的自由软件，常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块，尤其是C/C++很轻松地联结在一起。千锋Python率先推出爬虫分布式课程，覆盖全数据库，优化机器学习案例。对！想学来看，不服来战~不啰嗦，火速献上学习线路图(〃’▽’〃) Python初级开发工程师 python语言基础 Python3入门，数据类型，字符串 判断/循环语句，函数，命名空间，作用域 类与对象，继承，多态 tkinter界面编程 文件与异常，数据处理简介 Pygame实战飞机大战，2048 Python语言高级 Python常见第三方库与网络编程 Python正则表达式 邮箱爬虫，文件遍历，金融数据爬虫，
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教案 课程名称Python Web开发基础教程课程代码 系(部) 教研室(实验室) 授课教师 职称 年月
课程 名称 Python Web开发基础教程总计： 62 学时课程 类别 专业课课程代码 授课教师学分 讲授： 44 学时 实验： 22 学时 其他：学时 授课对象教材 和主要参考资料教材：夏帮贵《Python Web开发基础教程》人民邮电出版社 2019.12 参考资料：[美] Julia Elman（茱莉亚·埃尔曼），[美] Mark Lavin（马克·拉温）著，侯荣涛，吴磊译《轻量级Django》，中国电力出版社,2016.10 课程简介 Python 因其功能强大、简单易学、开发成本低廉，已成为深受广大应用程序开发人员喜爱的程序设计语言之一。Python 被广泛应用到各种领域，从简单的文字处理，到Web 应用和游戏开发，甚至于数据分析、人工智能和航天飞机控制，Python 都能胜任。随着网络的广泛普及，Web 应用开发已成为开发人员的必备技能之一。Python 具备上百种Web 开发框架，使用Web 框架在Python 中开发Web 应用，可以极大地提高开发效率。 Django 是Python 世界中成熟的Web 框架。Django 功能全面，各模块之间紧密结合。由于Django 提供了丰富、完善的文档，因此开发人员可以快速掌握Python Web 开发知识并及时解决学习中遇到的各种问题 《Python Web开发基础教程》课程作为Python Web开发入门教学课程，讲授内容主要包括：开发环境配置、Django 配置、URL 分发、模型和数据库、视图、模板、表单、Django 工具等内容。 本课程是一门实践性非常强的课程，因此在教学过程中应注重理论紧密联系实际和加强实习环节的教学，通过实验要掌握Python Web开发方法技巧。 教学难点重点第 1 章Python Web 开发起步第 2 章Django 配置 第 3 章URL 分发 第 4 章模型和数据库 第 5 章视图 第 6 章模板 第7 章表单 第8 章Django工具 第9 章Python在线题库
Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲（一组一章，第一章除外）
或从下列选题中选择：（除第1讲） 选题名称内容结构内容要求 第1讲 机器学习与Python库（该讲不可选）解释器Python3.6与IDE：Anaconda/Pycharm 1.Python基础：列表/元组/字典/类/文件 2.numpy/scipy/matplotlib/panda 的介绍和典型使用 3.多元高斯分布 4.典型图像处理 5.scikit-learn的介绍和典型使用 6.多种数学曲线 7.多项式拟合 8.快速傅里叶变换FFT 9.奇异值分解SVD 10.Soble/Prewitt/Laplacian算子 与卷积网络 代码和案例实践 1.卷积与(指数)移动平均线 2.股票数据分析 3.实际生产问题中算法和特征的关系 4.缺失数据的处理 5.环境数据异常检测和分析 第2讲回归线性回归 1.Logistic/Softmax回归 2.广义线性回归 3.L1/L2正则化 4.Ridge与LASSO 5.Elastic Net 6.梯度下降算法：BGD与SGD 7.特征选择与过拟合 8.Softmax回归的概念源头 9.最大熵模型 10.K-L散度 代码和案例实践 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率 预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类
第3讲 决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 1.最大似然估计与最大熵模型 2.ID3、C4.5、CART详解 3.决策树的正则化 4.预剪枝和后剪枝 5.Bagging 6.随机森林 7.不平衡数据集的处理 8.利用随机森林做特征选择 9.使用随机森林计算样本相似度 10.异常值检测 代码和案例实践 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.社会学人群收入预测 6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 7.泰坦尼克乘客存活率估计 第4讲SVM 线性可分支持向量机 1.软间隔 2.损失函数的理解 3.核函数的原理和选择 4.SMO算法 5.支持向量回归SVR 6.多分类SVM 代码和案例实践： 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 3.葡萄酒数据分类 4.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的 横向比较 第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系 1.Jaccard相似度和准确率、召回率 2.Pearson相关系数与余弦相似度 3.K-means与K-Medoids及变种 4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 6.谱聚类SC 7.聚类评价和结果指标 代码和案例实践： 1.K-Means++算法原理和实现 2.向量量化VQ及图像近似 3.并查集的实践应用 4.密度聚类的异常值检测 5.谱聚类用于图片分割 第6讲 隐马尔科夫模型 HMM 主题模型LDA 1.词潜入和word2vec 2.前向/后向算法 3.HMM的参数学习 4.Baum-Welch算法详解 5.Viterbi算法详解 6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较 7.共轭先验分布 https://www.doczj.com/doc/c33299705.html,place平滑 9.Gibbs采样详解 代码和案例实践： 1.敏感话题分析 2.网络爬虫的原理和代码实现 3.LDA开源包的使用和过程分析 4.HMM用于中文分词
1、函数的基本概念及调用（ppt） 2、自定义函数 如何创建函数？def语句 In [2]: # 定义函数 def f(x): if x <5: print('输入值小于5') else: print('输入值大于等于5') # 定义函数，其中x是参数（局部变量）f(10) # 运行函数 输入值大于等于5 In [3]: # 关于retuen def f1(x): y =2**x # 没有return def f2(x): y =2**x return y # 含有return print(f1(2),f2(2)) # return语句退出函数，并返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None None 4 In [4]: # 默认参数 def f(x,n =2): return(x**n) print(f(10)) print(f(10,3)) # n = 2,这里n的默认值为2，如果不输入则以默认值为主 100 1000
小作业 ① 函数f （x ），输入一个字符串，分别print 出每个字母 ② f(x,y,z),函数内部算法：生成 ((x+y)*(x-y))**z ③ 编写一个求平均值的函数 f(*m) ④ 定义一个函数，用于求矩形面积、圆形面积 ⑤ 定义一个函数，函数的作用是把输入的列表变成一连串字典的key ，并生成字典，需要用input 输入 3、局部变量及全局变量 定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。 局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中 In [6]: (1,) ('a', 'b') (1, 2, 3, [44, 33]) ('a', 'b')
好用的十款Python机器学习库 1. Pipenv Pipenv 是 Kenneth Reitz 的业余项目，旨在将其他软件包(例如 npm 和yarn)整合到 Python 里。它不需要安装 virtualenv, virtualenvwrapper，不用管理 requirements.txt 文件，并且不用确保依赖版本的可复现性。通过Pipenv，你可以在 Pipfile 中指定依赖项。该工具可生成一个 Pipfile.lock 文件，使你的构建更具确定性，避免产生难以查找的 Bug。 2.PyTorch PyTorch是Facebook深度学习框架，源于 Torch 框架，同时改善了 Torch 框架，基于ython 语言，由于实现了动态计算图范式， PyTorch 已经成为众多研究人员的首选框架之一，可以计算梯度，而且非常快，可扩展性强。 3. Caffe2 Caffe2 支持分布式训练、部署(即使是在移动平台上)，新的 CPU 和支持CUDA 的硬件。PyTorch 可能更适合做研究，而 Caffe2 更加适合大规模部署，就像在 Facebook 上看到的那样。另外，你可以在 PyTorch 里构建并训练模型，同时用 Caffe2 部署。 4. Pendulum Pendulum 的优势之一在于，它是 Python 标准 datetime 替代品，因此你可以轻松地将其与现有的代码集成，并且在你需要的时候才使用它的功能。Pendulum 的作者特别注意时间分区的处理，默认在每个实例中时间分区是可用的，并且以 UTC 计时。你也可以获得扩展 timedelta 来简化 datetime 的计算。
在使用Python的时候，经常会用到列表，列表(list)就是动态数组，相当于C++标准库的Vector。但不同的是，Python的列表可以存储多种数据类型于一身，非常强大。 下面介绍几种Python列表的常用用法： 一. 列表的创建： 使用[] 把数据包含起来，便可以创建一个列表了。 1. [ ] 可以不包含任何数据，则表示创建一个空列表 >>> name = [] 2. [ ] 也可以包含多种数据类型的数据 >>> name = ["damao", 30, "ermao"] 二. 列表的打印： 1. 使用内置函数print() 便可打印整个列表里的数据” >>> print(name) ["damao", 30, "ermao"] 2. 当然也可以打印列表的某个下标的数据： >>> print(name[0]) damao 3. 也可以分片打印列表的某段下标的数据 >>> print(name[0:2])
['damao', 30] #注意，没有打印name[2]的数据:) 4. 如果想要分别打印列表里的每个数据，只需要一个for就可以搞定： >>> for each in name: print(each) damao 30 ermao 5. 当然也可以直接打印出列表内数据的个数： >>> print(len(name)) 3 三、列表的扩展： 1. 我们可以在列表末尾追加一个任意数据类型数据： >>> name.append(["daoluan", 666]) >>> print(name) ['damao', 30, 'ermao', ['daoluan', 666]] 2. 也可以在列表末尾追加一个列表里的所有数据： >>> name.extend(["sanmao", 10, "simao"]) >>> print(name)
代码实例及详细资料带你入门Python数据挖掘与机器学习 本文结合代码实例待你上手python数据挖掘和机器学习技术。 本文包含了五个知识点： 1. 数据挖掘与机器学习技术简介 2. Python数据预处理实战 3. 常见分类算法介绍 4. 对鸢尾花进行分类案例实战 5. 分类算法的选择思路与技巧 一、数据挖掘与机器学习技术简介 什么是数据挖掘？数据挖掘指的是对现有的一些数据进行相应的处理和分析，最终得到数据与数据之间深层次关系的一种技术。例如在对超市货品进行摆放时，牛奶到底是和面包摆放在一起销量更高，还是和其他商品摆在一起销量更高。数据挖掘技术就可以用于解决这类问题。具体来说，超市的货品摆放问题可以划分为关联分析类场景。 在日常生活中，数据挖掘技术应用的非常广泛。例如对于商户而言，常常需要对其客户的等级（svip、vip、普通客户等）进行划分，这时候可以将一部分客户数据作为训练数据，另一部分客户数据作为测试数据。然后将训练数据输入到模型中进行训练，在训练完成后，输入另一部分数据进行测试，最终实现客户等级的自动划分。其他类似的应用例子还有验证码识别、水果品质自动筛选等。 那么机器学习技术又是什么呢？一言以蔽之，凡是让机器通过我们所建立的模型和算法对数据之间的关系或者规则进行学习，最后供我们利用的技术都是机器学习技术。其实机器学习技术是一个交叉的学科，它可以大致分为两类：传统的机器学习技术与深度学习技术，其中深度学习技术包含了神经网络相关技术。在本次课程中，着重讲解的是传统的机器学习技术及各种算法。 由于机器学习技术和数据挖掘技术都是对数据之间的规律进行探索，所以人们通常将两者放在一起提及。而这两种技术在现实生活中也有着非常广阔的应用场景，其中经典的几类
pyqt5&python Gui入门教程（1）第一个窗口（1） 第一个窗口和代码详细注释： from PyQt5 import QtWidgets #从PyQt库导入QtWidget通用窗口类 class mywindow(QtWidgets.QWidget): #自己建一个mywindows类，以class开头，mywindows是自己的类名， #（QtWidgets.QWidget）是继承QtWidgets.QWidget类方法， # 定义类或函数不要忘记':'符号，判断语句也必须以':'结尾！ def __init__(self): #def是定义函数（类方法）了，同样第二个__init__是函数名 # (self)是pyqt类方法必须要有的，代表自己，相当于java，c++中的this #其实__init__是析构函数，也就是类被创建后就会预先加载的项目 super(mywindow,self).__init__() #这里我们要重载一下mywindows同时也包含了QtWidgets.QWidget的预加载项import sys
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv) #pyqt窗口必须在QApplication方法中使用， #要不然会报错 QWidget: Must construct a QApplication before a QWidget windows = mywindow() # 生成过一个实例（对象）, windows是实例（对象）的名字，可以随便起！ # mywindows（）是我们上面自定义的类 windows.show() #有了实例，就得让他显示这里的show()是QWidget的方法，用来显示窗口的！sys.exit(app.exec_()) #启动事件循环 pyqt5&python Gui入门教程（2）第一个窗口（2） 上图是第一篇教程，下面的显示效果都一样，我们来看看有什么不同
Python基础入门课程 --学习笔记 近期忽然有点迷上了爬虫Python，可能原因是最近人工智能，深度学习炒的比较热火有关。所以在网上搜了一大圈，想找点基础教程看看，发现还真不少，不过还真没有发现比较适合我这种菜鸟的教程，要么是英文的，要么一开始就讲的比较深，连测试环境都搭建不起了。让人一看就有点畏难放弃了。最后终于发现了唐老师的视频教程，好了，废话不多说，我就把我最近一段时间的学习笔记给大家分享一下。 要想学习Python，首先要搭建测试环境。本教程所用的环境如下： 一、测试环境： 系统：64位win7中文版 浏览器：Google Chrome，尽量不要用IE浏览器，测试中可能不能使用。 Python：Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.exe Python可以自行通过Baidu自行搜索下载安装即可。 二、Python安装： 如果你能下载到上面的版本，直接双击运行安装即可，可以更改安装路径到D盘，因为占用空间比较大。我就是安装到D盘。安装完成后你就可以在开始菜单-所有程序-Anaconda3找到Jupyter Notebook。本次教程所有脚本全部在该notebook中运行和测试。
三、入门学习： 如果你顺利看到这里，并能在你的电脑上看到上面的截图，那么恭喜你，你已经成功的拥有了本次学习测试的环境。 1、打开Jupyter notebook。 路径：开始菜单-所有程序- Anaconda3找到Jupyter Notebook单击打开， 界面如下。如能打开Dos窗口，不能出现下面的截图，请尝试安装Google Chrome，并设置成默认浏览器即可解决。 单击上图中的New，从下来菜单中选择Python 3即可打开代码编辑窗口。 如下两图：
科学计算 Python packages 一览 加入您有了 Python 编程经验，并对机器学习有所了解。Python 有很多为机器学习提供便利的开源库。通常它们被称为Python科学库（scientific Python libraries），用以执行基本的数据科学任务（这里有一点程度主观色彩）：? numpy - 主要用于N维数组 ? pandas - Python数据分析库，包含dataframe等结构 ? matplotlib - 2D绘图库，产出质量足以进行印刷的图 ? scikit-learn - 数据分析、数据挖掘任务使用的机器学习算法 在你搞定Python基本编程，numpy ，pandas， matplotlib 后就可以利用scikit-learn实现机器学习算法了 下面是scikit-learn的入门教程。在进行下一个步骤之前，推荐做完下列全部教程。 对于scikit-learn的整体介绍，它是Python最常用的通用机器学习库，包含knn最近邻算法： ? An Introduction to scikit-learn 作者 Jake VanderPlas 更深入更宽泛的介绍，包含一个新手项目，从头到尾使用一个著名的数据集： ? Example Machine Learning Notebook 作者Randal Olson 专注于scikit-learn中评估不同模型的策略，涉及训练集/测试集拆分： ? Model Evaluation 作者 Kevin Markham Python机器学习主题 在scikit-learn打下基础以后，我们可以探索更多有用的常见算法。让我们从最知名的机器学习算法之一，k-means 聚类开始。对于无监督学习问题，k-means通常简单有效： ? k-means Clustering 作者Jake VanderPlas 接下来是分类，让我们看看史上最流行的分类方法之一，决策树： ? Decision Trees via The Grimm Scientist 分类之后，是连续数字变量的预测： ? Linear Regression 作者 Jake VanderPlas 通过逻辑斯蒂回归，我们可以用回归解决分类问题： ? Logistic Regression 作者Kevin Markham Python高级机器学习
随着行业内机器学习的崛起，能够帮用户快速迭代整个过程的工具变得至关重要。Python，机器学习技术领域冉冉升起的一颗新星，往往是带你走向成功的首选。因此，用Python 实现机器学习的指南是非常必要的。 用Python 实现机器学习的介绍 那么为什么是Python 呢？根据我的经验，Python 是最容易学习的编程语言之一。现在需要快速迭代整个过程，与此同时，数据科学家不需要深入了解这种语言，因为他们可以快速掌握它。 有多容易呢？ for anything in the_list: print(anything) 就这么容易。Python 的语法和英语（或人类语言，而不是机器语言）语法关系密切。在Python 的语法中没有愚蠢的大括号造成的困扰。我有一个从事质量保证（Quality Assurance）工作的同事，虽然不是软件工程师，但她可以在一天内写出产品级的Python 代码。（真的！） 我将在下文中介绍几个基于Python 的库。作为数据分析师和数据科学家，我们可以利用他们的杰作来帮助我们完成任务。这些不可思议的库是用Python 实现机器学习的必备工具。 NumPy
这是一个非常有名的数据分析库。从计算数据分布的中位数，到处理多维数组，NumPy 都可以帮你完成。 Pandas 这是用来处理CSV 文件的。当然了，你还需要处理一些表格、查看统计数据等，那Pandas 就是可以满足你的需求的工具。 Matplotlib 把数据存储在Pandas 的数据框后，你可能需要做一些可视化来理解数据的更多信息。毕竟一图抵千言。 Seaborn 这是另一个可视化工具，但这个工具更侧重于统计结果的可视化，比如直方图、饼图、曲线图或相关性表等。 Scikit-Learn 这是用Python 实现机器学习的终极工具。所谓用Python 实现机器学习指的就是这个——Scikit-Learn。所有你需要的从算法到提升的内容都能在这里找到。 Tensorflow 和Pytorch
你为什么想搭建一个Web框架？我想有下面几个原因： 有一个新奇的想法，将会取代其他框架。 获得一些疯狂的街头信誉。 你的问题比较独特，现有的框架不适合。 你想成为一位更好的Web开发者，你对Web框架是如何运行的感到好奇。 我将集中精力在最后一点上。这篇文章旨在描述我从写一个小型的服务框架中学到了什么，我将解释框架的设计，以及如何一步一步，一个函数一个函数的实现这个框架的。关于此项目完整的代码可以点击此链接。 我希望我的行为可以鼓励大家去尝试因为真的非常有趣，我们可以从中学到很多关于web 应用程序是如何工作的知识，而且比我想象的要容易的多。 范围 框架的功能有：请求-响应周期、身份验证、数据库访问、模板的生成等。Web开发者使用框架，因为大多数Web应用程序共享大量的相同功能，并且没必要为每个项目都重新实现这些功能。 像Rails或Django这些较大的框架做了高层次的抽象并且功能完备。这些框架经历了很长时间来完成所有这些特性，因此，我们重点完成一个微型框架。开始写代码前，我先列一下这个微型框架的功能及一些限制。 功能： 可以处理GET和POST的HTTP请求。从该WIKI中你可以了解获得关于HTTP简介。 异步的（我喜欢Python3 asyncio这个模块）。 包含简单的路由逻辑，以及参数捕获。 像其他酷的微框架一样，提供简单的用户级API。 可以处理身份验证，因为学会会非常的酷（在第2部分介绍）。 限制：
仅完成HTTP/1.1协议的一小部分：不实现transfer-encoding, http-auth, content-encoding (gzip), persistant connections（持久连接）这些功能。 响应信息中无MIME-guessing，用户将不得不手动设置。 无WSGI-只是简单的TCP连接处理。 不支持数据库。 我决定用一个小的用例来使上面的需求更具体，同样可以演示这个框架的API： 用户应该能够定义几个异步函数返回字符串或响应对象，然后用表示路由的字符串与这些函数配对，最后通过一个函数调用（start_server）开始处理请求。 有了这些设计后，我需要编码来实现这些抽象： 一个可以接受TCP连接和进度的异步函数。
Python学习路线图 一、Python学习的四个阶段 ?第一阶段 该阶段首先通过介绍不同领域的三种操作系统，操作系统的发展简史以及Linux系统的文件目录结构让大家对Linux系统有一个简单的认识，同时知道为什么要学习Linux命令。然后我们会正式学习Linux命令 1. 文件和目录命令：ls，cd，touch，mkdir，rm 2. 拷贝和移动命令：tree，cp，mv 3. 文件内容命令：cat，more，grep 4. 远程管理命令：ifconfig，ping，SSH的工作方式简介以及ssh命令 5. 用户权限及用户管理命令：chmod，chgrp，useradd，passwd，userdel 6. 软件安装及压缩命令：apt简介及命令，tar，gzip压缩命令，bzip2压缩命令 7. vim的基本使用 ?第二阶段 该阶段我们正式进入Python这门语言的学习，首先通过了解Python语言的起源，Python语言的设计目标，Python语言的设计哲学，Python语言的优缺点和面向对象的基本概念，以及Python语言的执行方式，还有Python集成开发环境PyCharm的使用为我们接下来的学习做铺垫。 然后我们会学习int，string，float三种简单的变量类型，变量间的计算，变量的输入输出，if判断语句，while循环语句，for循环语句，break和continue 的使用，函数的基本使用，模块的使用，列表，元组，字典三种高级变量，字符串的常用操作。 接下来我们会通过一个名片管理系统的案例，把这一阶段的知识进行一个串联。在学习名片管理系统时，首先我们会学习怎么去搭建这一系统的框架，然后我们会分别实现新增名片，显示全部名片，查询名片，删除名片，修改名片这些功能。
实例教程:1小时学会Python 1 序言 面向读者 本文适合有经验的程序员尽快进入Python2.x世界.特别地,如果你掌握Java和Javascript,不用1小时你就可以用Python快速流畅地写有用的Python程序. Python3.x用户请参考:https://www.doczj.com/doc/c33299705.html,/yunshichen/archive/2009/04/01/55924.html (由于Django不支持python3, 所以为了你的发展潜力, 建议你学习python2.x) 为什么使用Python 假设我们有这么一项任务:简单测试局域网中的电脑是否连通.这些电脑的ip范围从192.168.0.101到192.168.0.200. 思路:用shell编程.(Linux通常是bash而Windows是批处理脚本).例如,在Windows上用ping ip 的命令依次测试各个机器并得到控制台输出.由于ping通的时候控制台文本通常是"Reply from ... " 而不通的时候文本是"time out ... " ,所以,在结果中进行字符串查找,即可知道该机器是否连通. 实现:Java代码如下: String cm d="cm d.exe ping "; String ipprefix="192.168.10."; int begin=101; int end=200; Process p=null; for(int i=begin;i python基础教程：推荐几本Python入门书籍，初学者必看! 小编精选了6本高质量的Python书籍。里面涵盖各种各样的书籍，其中包含适 用于初学者，中级和高级程序员的，也有针对特别领域的，例如，着重于编写Python 游戏的，在Python界口碑极好的...... 下面来看看书单。 Python核心编程第三版(中文版) python核心编程第三版中文版PDF，python进阶教程，包含正则，网络编程，数据库编程，GUI，Django，爬虫，云计算假设等内容，实乃居家旅行，疯狂写码， 必备良书! Python是一种不复杂但很健全的编程语言。它不光具备传统编译型程序设计语言强大的功能和复杂性，还在某种程度上具备比较简单的脚本和解释型程序设计语言的 易用性。该书向读者介绍了这种语言的核心内容，并展示了Python语言可以完成哪 些任务。其主要内容包括：语法和编程风格、Python语言的对象、Web程序设计、 执行环境等。该书条理清晰、通俗易懂，是学习Python语言的最好教材及参考手册。, 所附光盘包括Python语言最新的三个版本及书中示例代码。 Python学习手册第4版(中文版) Google和YouTube由于PythonF的高可适应性、易于维护以及适合于快速开 发而采用它。《Python学习手册(第4版)》将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。《Python学习手册(第4版)》根据Python专家MarkLutz的著名培训课程编写而成，是易于掌握和自学的Python教程。 《Python学习手册(第4版)》每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解， 并且配有章首习题，便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。书中配有大量注释 的示例以及图表，它们都将帮助你轻松地学习Python3.0。 《Python学习手册(第4版)》学习Python的主要内建对象类型：数字、列表和 字典。使用Python语句创建和处理对象，并且学习Python的通用语法模型。使用 函数构造和重用代码，函数是Python的基本过程工具。学习Python模块：封装语句、函数以及其他工具，以便构建较大的组件。学习Python的面向对象编程工具， 用于组织程序代码。学习异常处理模型，以及用于编写较大程序的开发工具。了解高 级Python工具，如装饰器、描述器、元类和Unicode处理等。 Python算法教程 Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算以及推荐系统构建等。 史上最全的python学习路线 Python是一种编程语言 完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。用Python完成项目，编写的代码量更少，代码简短可读性强，团队协作开发时读别人的代码速度会非常快，使工作变得更加高效。优雅做开发不再是梦！ Python语言应用广泛编程语言排行榜前五 根据TIOBE最新排名，Python已超越C#，与Java,C,C++成为全球前5大流行编程语言之一。从云端、客户端，到物联网终端，python应用无处不在。从国内的百度、阿里、腾讯、网易、新浪，豆瓣，到国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook，Python的企业需求逐步上升，各公司都在大规模使用Python完成各种任务。 Python编程简单直接适合快速开发 Python是美国主流大学受欢迎的入门编程语言，诞生至今已经过25个年头。相对于其他语言，它更加易学、易读，非常适合快速开发。Python编程简单直接，难度低于java，更适合初学编程者，让初学者专注于编程逻辑，而不是困惑于晦涩的语法细节上。 由于Python本身有十分广泛的应用，本期整个Python路线图主要计划分成16周，120天左右。 主要学习内容包括三大模块，十大部分： 一、Python初级开发工程师 1）python语言基础（python基础语法入门和项目实践）； 2）python语言高级（学会python语言高级技术，能利用python进行一般的数据处理和爬虫）； 3）python全栈工程师前端（学会常用的前端技术）； 4）python全栈工程师后端（学会企业级后端框架Django，并能完成一个大型网站的构建）； 二、Python高级开发工程师 本文介绍了Python操作MYSQL、执行SQL语句、获取结果集、遍历结果集、取得某个字段、获取表字段名、将图片插入数据库、执行事务等各种代码实例和详细介绍，代码居多，是一桌丰盛唯美的代码大餐。 实例1、取得MYSQL的版本 在windows环境下安装mysql模块用于python开发，请见我的另一篇文章： MySQL-python Windows下EXE安装文件下载 # -*- coding: UTF-8 -*- #安装MYSQL DB for python import MySQLdb as mdb con = None try: #连接mysql的方法：connect('ip','user','password','dbname') con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test'); #所有的查询，都在连接con的一个模块cursor上面运行的 cur = con.cursor() #执行一个查询 cur.execute("SELECT VERSION()") #取得上个查询的结果，是单个结果 data = cur.fetchone() print "Database version : %s " % data finally: if con: #无论如何，连接记得关闭 con.close() 执行结果： Database version : 5.5.25 实例2、创建一个表并且插入数据 主要还是在cursor上面执行execute方法来进行，请见源码： # -*- coding: UTF-8 -*- # 来源于https://www.doczj.com/doc/c33299705.html,总结整理 import MySQLdb as mdb import sys 第1课 0.Python 是什么类型的语言？ Python是脚本语言 脚本语言(Scripting language)是电脑编程语言，因此也能让开发者藉以编写出让电脑听命行事的程序。以简单的方式快速完成某些复杂的事情通常是创造脚本 语言的重要原则，基于这项原则，使得脚本语言通常比C语言、C++语言或Java 之类的系统编程语言要简单容易。 也让脚本语言另有一些属于脚本语言的特性： 语法和结构通常比较简单 学习和使用通常比较简单 通常以容易修改程序的“解释”作为运行方式，而不需要“编译” 程序的开发产能优于运行性能 一个脚本可以使得本来要用键盘进行的相互式操作自动化。一个Shell脚本主要由原本需要在命令行输入的命令组成，或在一个文本编辑器中，用户可以使用脚本来把一些常用的操作组合成一组串行。主要用来书写这种脚本的语言叫做脚本语言。很多脚本语言实际上已经超过简单的用户命令串行的指令，还可以编写更复杂的程序。 1. IDLE 是什么？ IDLE是一个Python Shell，shell的意思就是“外壳”，基本上来说，就 是一个通过键入文本与程序交互的途径！像我们Windows那个cmd窗口，像Linux那个黑乎乎的命令窗口，他们都是shell，利用他们，我们就可以给操作 系统下达命令。同样的，我们可以利用IDLE这个shell与Python进行互动。 2. print() 的作用是什么？ print() 会在输出窗口中显示一些文本（在这一讲中，输出窗口就是IDLE shell 窗口）。 3. Python 中表示乘法的符号是什么？ Python中的乘号是*（星号）。 4. 为什么>>>print('I love https://www.doczj.com/doc/c33299705.html, ' * 5) 可以正常执行， 但>>>print('I love https://www.doczj.com/doc/c33299705.html, ' + 5) 却报错？ 在Python 中不能把两个完全不同的东西加在一起，比如说数字和文本， 正是这个原因，>>>print('I love https://www.doczj.com/doc/c33299705.html, ' + 5) 才会报错。这就像是在说“五只小甲鱼加上苍井空会是多少？”一样没有多大意义，结果可能是五，可能是六，也可能是八！不过乘以一个整数来翻倍就具有一定的意义了，前边的例子就是将"I love https://www.doczj.com/doc/c33299705.html," 这个字符串打印五次。 5. 如果我需要在一个字符串中嵌入一个双引号，正确的做法是？python基础教程：推荐几本Python入门书籍,初学者必看!
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