python极简讲义pdf_Python极简讲义：⼀本书⼊门数据分析与
机器学习
第１章　初识Python与Jupyter 1
1.1　Python概要 2
1.1.1　为什么要学习Python 2
1.1.2　Python中常⽤的库 2
补码运算的基本规则1.2　Python的版本之争 4
1.3　安装Anaconda 5
1.3.1　Linux环境下的Anaconda安装 5
1.3.2　conda命令的使⽤ 6
1.3.3　Windows环境下的Anaconda安装 7
1.4　运⾏Python 11
1.4.1　验证Python 11
1.4.2　Python版本的Hello World 12
1.4.3　Python的脚本⽂件 13
1.4.4　代码缩进 15
1.4.5　代码注释 17
1.5　Python中的内置函数 17
1.6　⽂学化编程—Jupyter 20
1.6.1　Jupyter的由来 20
1.6.2　Jupyter的安装 21
1.6.3　Jupyter的使⽤ 23
1.6.4　Markdown编辑器 26
1.7　Jupyter中的魔法函数 31
1.7.1　%lsmagic函数 31
1.7.2　%matplotlib inline函数 32
1.7.3　%timeit函数 32
1.7.4　%%writefile函数 33
1.7.5　其他常⽤的魔法函数 34
1.7.6　在Jupyter中执⾏shell命令 35
1.8　本章⼩结 35
1.9　思考与提⾼ 36
第2章　数据类型与程序控制结构 40
2.1　为什么需要不同的数据类型 41
2.2　Python中的基本数据类型 42
2.2.1　数值型(Number) 42
2.2.2　布尔类型(Boolean) 45嵌入式培养是需要农村户口吗
2.2.3　字符串型(String) 45
2.2.4　列表(List) 49
2.2.5　元组(Tuple) 59
2.2.6　字典(Dictionary) 62
2.2.7　集合(Set) 65
2.3　程序控制结构 67
2.3.1　回顾那段难忘的历史 67
2.3.2 顺序结构 69
2.3.3 选择结构 70
2.3.4 循环结构 74
2.4　⾼效的推导式 80
2.4.1　列表推导式 80
2.4.2　字典推导式 83
2.4.3　集合推导式 83
2.5　本章⼩结 84
2.6　思考与提⾼ 84
第3章　⾃建Python模块与第三⽅模块 90 3.1　导⼊Python标准库 91
3.2　编写⾃⼰的模块 93
3.3　模块的搜索路径 97
3.4　创建模块包 100
3.5　常⽤的内建模块 103
3.5.1 collection模块 103
3.5.2　datetime模块 110
3.5.3　json模块 115
3.5.4　random模块 118
3.6　本章⼩结 121
3.7　思考与提⾼ 122
第4章　Python函数 124
4.1　Python中的函数 125
4.1.1　函数的定义 125
4.1.2　函数返回多个值 127
4.1.3 函数⽂档的构建 128
4.2　函数参数的“花式”传递 132 4.2.1　关键字参数 132
4.2.2　可变参数 133
4.2.3　默认参数 136
4.2.4　参数序列的打包与解包 138 4.2.5　传值还是传引⽤ 142
4.3　函数的递归 146
4.3.1 感性认识递归 146python请求并解析json数据
4.3.2 思维与递归思维 148
4.3.3 递归调⽤的函数 149
4.4　函数式编程的⾼阶函数 151
4.4.1　lambda表达式 152
4.4.2 filter()函数 153
4.4.3 map()函数 155
4.4.4 reduce()函数 157
4.4.5 sorted()函数 158
4.5 本章⼩结 159
4.6 思考与提⾼ 160
第5章　Python⾼级特性 165
5.1　⾯向对象程序设计 166
5.1.1　⾯向过程与⾯向对象之辩 166 5.1.2 类的定义与使⽤ 169
5.1.3 类的继承 173
5.2　⽣成器与迭代器 176
5.2.1 ⽣成器 176
5.2.2 迭代器 183
5.3 ⽂件操作 187
5.3.1 打开⽂件 187
5.3.2 读取⼀⾏与读取全部⾏ 191 5.3.3 写⼊⽂件 193
5.4　异常处理 193
5.4.1 感性认识程序中的异常 194
5.4.2 异常处理的三步⾛ 195
5.5 错误调试 197
5.5.1 利⽤print()输出观察变量 197 5.5.2 assert断⾔ 198
5.6　本章⼩结 201
5.7　思考与提⾼ 202
第6章　NumPy向量计算 204
6.1　为何需要NumPy 205
6.2　如何导⼊NumPy 205
6.3 ⽣成NumPy数组 206
6.3.1　利⽤序列⽣成 206
6.3.2　利⽤特定函数⽣成 207
6.3.3 Numpy数组的其他常⽤函数 209 6.4　N维数组的属性 212
6.5 NumPy数组中的运算 215
6.5.1 向量运算 216
6.5.2 算术运算 216
6.5.3 逐元素运算与张量点乘运算 218 6.6　爱因斯坦求和约定 222
6.6.1　不⼀样的标记法 222
6.6.2　NumPy中的einsum()⽅法 224 6.7 NumPy中的“轴”⽅向 231
6.8 操作数组元素 234
6.8.1 通过索引访问数组元素 234
6.8.2 NumPy中的切⽚访问 236
6.8.3 ⼆维数组的转置与展平 238
6.9 NumPy中的⼴播 239
6.10 NumPy数组的⾼级索引 242
6.10.1 “花式”索引 242
6.10.2 布尔索引 247
6.11 数组的堆叠操作 249
6.11.1 ⽔平⽅向堆叠hstack() 250
夫唱妇随下一句接什么
6.11.2 垂直⽅向堆叠vstack() 251
6.11.3 深度⽅向堆叠hstack() 252
6.11.4 列堆叠与⾏堆叠 255
6.11.5 数组的分割操作 257
6.12 NumPy中的随机数模块 264
6.13 本章⼩结 266
6.14 思考与提⾼ 267
第7章　Pandas数据分析 271
7.1 Pandas简介 272
7.2 Pandas的安装 272
7.3 Series类型数据 273
7.3.1 Series的创建 273
7.3.2 Series中的数据访问 277
7.3.3 Series中的向量化操作与布尔索引 280 7.3.4 Series中的切⽚操作 283
7.3.5 Series中的缺失值 284
7.3.6 Series中的删除与添加操作 286
7.3.7 Series中的name属性 288
7.4 DataFrame 类型数据 289
7.4.1 构建DataFrame 289
7.4.2 访问DataFrame中的列与⾏ 293
7.4.3 DataFrame中的删除操作 298
7.4.4 DataFrame中的“轴”⽅向 301
x86指令系统7.4.5 DataFrame中的添加操作 303
7.5 基于Pandas的⽂件读取与分析 310
7.5.1 利⽤Pandas读取⽂件 311
7.5.2 DataFrame中的常⽤属性 312
7.5.3 DataFrame中的常⽤⽅法 314
7.5.4 DataFrame的条件过滤 318
7.5.5 DataFrame的切⽚操作 320
7.5.6 DataFrame的排序操作 323
7.5.7 Pandas的聚合和分组运算 325
7.5.8 DataFrame的透视表 334arraylist什么意思
7.5.9 DataFrame的类SQL操作 339
7.5.10 DataFrame中的数据清洗⽅法 341

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。