Python技术手册(Python手册电子书)

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这是一篇关于Python手册的电子书资源热门专题内容,被343位程序员关注,内容涉及到Python技术手册、python手册、python技术手册全册电子书等,由范方雅编辑整理。

  • 小白入门宝典:Python快速入门魔力手册

    小白入门宝典:Python快速入门魔力手册

    本教程全新的介绍了Python入门基础,以及各种各样的错误避免,以通俗易懂的语言,讲述Python开发,欢迎下载

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小白入门宝典:Python快速入门魔力手册

小白入门宝典:Python快速入门魔力手册电子书封面

内容介绍

Python魔力手册,全新的介绍Python入门基础,以及各种各样的错误避免,以通俗易懂的语言,讲述Python开发,图文并茂的python基础教程,很适合初学者。欢迎下载!

Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

Python是一种解释型脚本语言,可以应用于以下领域:
Web 和 Internet开发
科学计算和统计
教育
桌面界面开发
软件开发
后端开发

内容扩展

这一本书可以说是小白入门Python宝典,至于为什么呢?下面请听分享。

就小编自身学习经历来讲,一个编程小白,选择学习编程,看书看视频是常规的学习方式,视频的话现在网上的视频有,但是乱!所以一般选择书籍会比较合适,因为书籍有固定的学习流程,不会在自学的时候,根本不知道自己学习到哪,自己学习到什么程度甚至怀疑自己接下来应该学习什么!

那么书籍又会有讲究,实例书籍,入门书籍等等,不管是什么样的编程语言入门书籍,同一共性,满篇的文字内容,即使是代码案例介绍大部分都是以文字内容出现,说实话,可能有些人刚开始的时候带有饱满的热情去学习,但是经过一段时间之后就会发现

难!

到底哪里难呢?理解难,遇到问题不知道怎么解决难,书本知识吸收难!当着种种难题汇合起来后,那一批意志力和目标没有那么坚定的小伙伴们就随之会被“淘汰”在此,即使你最后解决了这些难题,那么你的学习效率肯定也是会低于别人的!

那今天小编所介绍的这一本书籍就能帮助大多数小白解决这一问题!

第一:全书语言简洁,通篇不会有很多浪费篇幅的地方!

第二:图片详解!这就是这本书的重点,为什么这么说呢?正本书籍但凡遇到理解性问题,全书都是以图片形式给读者进行解答,相比于文字,图片所取代的效果可想而知!即使是操作步骤同样都是如此,如下面实例

Python快速入门魔力手册1

Python快速入门魔力手册2

Python快速入门魔力手册3

如上所示所以,小编为什么会说《Python魔力手册》是小白入门的宝典!它划去了最让人头疼的文字部分,尽量的给所有读者用图片通俗易懂的展现了学习、操作过程!使得整个学习过程变得简单以及有趣味性!

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  • Python数据科学手册

    Python数据科学手册

    这本书是以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书,讲述了个Python数据科学中的重点工具包、Matplotlib、NumPy等对象

    大小:12.4 MBPython

Python数据科学手册

Python数据科学手册 电子书封面

读者评价

目前看了四分之一。这本书对于我这个刚入门数据分析的小白来说非常适用,完完全全工具书,买这本书的初衷就是想看sklearn的,刚好看到关于另外三个库也有,就顺手看了当复习。之前我看过<机器学习实战>和<利用python 进行数据分析>,很多深层次的东西都在这本书找到了答案,而且基于py3,代码算是比较新,省的去别处搜集了,强烈推荐!

需要一定基础。个人感觉比用python做数据分析那本要好,更有条理,更清晰。有一定python基础和机器学习基础绝对可以收获良多。

python数据科学手册: IPython/NumPy/Pandas/Matplotlib/Scikit-Learn 从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。

内容介绍

Python数据科学手册是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境;第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和操作大型数组;第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas,它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据;第4章的主角是Matplotlib,它为Python提供了许多数据可视化功能;第5章以Scikit-Learn为主,这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。

本书适合有编程背景,并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。

目录

  • 译者序
  • 前言
  • 第1章 IPython:超越 Python
  • 第2章 NumPy 入门
  • 第3章 Pandas 数据处理
  • 第4章 Matplotlib 数据可视化
  • 第5章 机器学习
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  • Python参考手册

    Python参考手册

    Python参考手册(第4版 修订版) 是Python编程语言的杰出参考手册,书中详尽讲解了Python核心和Python库中重要的部分。全书分为三个部分,首部分涉及类型与对象,运算符与表达式,程序结构与控制

    大小:102.2 MBPython

Python参考手册(第四版改版)是Python编程语言的优秀参考手册,书中详细解读了Python关键和Python库文件关键的一部分。本书分成三个一部分,首一部分涉及种类与目标,运算符与关系式,程序结构与控制流,涵数与函数式编程,类与面向对象思想,控制模块、包与派发,键入与輸出,检测、调节、探察与调优质与Python語言有关的內容;第二一部分涉及内嵌涵数和出现异常、运作时服务项目、数学运算、算法设计、优化算法与代码设计,字符串数组和文本处理,数据库查询浏览,文档和文件目录解决,电脑操作系统服务项目,进程与高并发,网络编程与套接字,网络技术应用代码编程,Web程序编写,互联网数据处理方法和编号、别的库控制模块等与

Python库有关的內容;第三一部分涉及拓展和置入Python等內容。除此之外,书中还包含一些Python官方网文本文档或别的参考文献中未谈及的高級主题。

这书朝向Python程序猿,或有别的编程语言工作经验的开发者。

目录

  • 第一部分 Python语言
  • 第1章 Python简介 2
  • 第2章 词汇和语法约定 20
  • 第3章 类型与对象 26
  • 第4章 运算符与表达式 52
  • 第5章 程序结构与控制流 65
  • 第6章 函数与函数编程 75
  • 第7章 类与面向对象编程 96
  • 第8章 模块、包与分发 118
  • 第9章 输入与输出 129
  • 第10章 执行环境 142
  • 第11章 测试、调试、探查与调优 149
  • 第二部分 Python库
  • 第12章 内置函数和异常 164
  • 第13章 Python运行时服务 178
  • 第14章 数学运算 197
  • 第15章 数据结构、算法与代码简化 209
  • 第16章 字符串和文本处理 225
  • 第17章 Python数据库访问 241
  • 第18章 文件和目录处理 254
  • 第19章 操作系统服务 268
  • 第20章 线程与并发性 334
  • 第21章 网络编程和套接字 365
  • 第22章 Internet应用程序编程 404
  • 第23章 Web编程 433
  • 第24章 Internet数据处理和编码 445
  • 第25章 其他库模块 477
  • 第三部分 扩展与嵌入
  • 第26章 扩展与嵌入Python 482
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  • Python并行编程参考手册

    Python并行编程参考手册

    本书以Python为基础,对并行编程领域的各项技术与知识进行了广泛且深入的讲解,从原理到实践系统化地对并行编程技术进行了层层剖析,是提升并行编程技能的一本不可多得的好书,欢迎下载

    大小:41.4 MBPython编程

Python并行编程参考手册

内容介绍

若要灵活运用全部的计算资源来搭建高效率的系统软件,并行编程技术是必不可少的这项专业技能。《python并行编程手册》以PHP为蓝本,对并行编程行业的各类技术性与专业知识开展了普遍且深层次的解读。根据对这书的学习培训,小读者将可以迅速且精确地把握并行编程各个方面的专业技能,进而运用在自个的新项目开发设计中,提高系统软件运作高效率。

《python 并行编程手册》共分成6章,从基本原理到实践活动专业化地对并行编程技术开展了逐层分析,并根据很多可运作的案例演试了每1个知识结构图的主要应用方法,是提高并行编程专业技能的二本难能可贵的好书。坚信《python 并行编程手册》的出版发行将会弥补PHP在并行编程行业运用的一整空白页,可以协助愿意从业并行编程与并行计算的小读者提高实践活动工作能力,并将这种工作能力运用到实际上的新项目开发设计中。

目录

  • 1 并行计算与Python起步 1
  • 2 基于线程的并行. .27
  • 3 基于进程的并行63
  • 4 异步编程. 111
  • 5 分布式Python133
  • 6 使用Python进行GPU编程. 175
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  • Python3.8.1官方中文文档 API手册

    Python3.8.1官方中文文档 API手册

    Python 提供了许多模块来帮助使用 Python 语言。 这些模块支持标记化、解析、语法分析、字节码反汇编以及各种其他工具。 对于初学者而言,入门教程和 Python 语言参考可能是大家最需要的。其中入门教程非正式地介绍了 Python 语言的基本概念和功能。读者最好在阅读时准备一个 Python 解释器进行练习,不过所有的例子都是相互独立的,所以这个教程也可以离线阅读。 本文档是Python3.8.1的官方中文文档,包括Python 3.8 的新变化,入门教程,标准库参考,语言

    大小:22.2 MBPython

Python 提供了许多模块来帮助使用 Python 语言。 这些模块支持标记化、解析、语法分析、字节码反汇编以及各种其他工具。

对于初学者而言,入门教程和 Python 语言参考可能是大家最需要的。其中入门教程非正式地介绍了 Python 语言的基本概念和功能。读者最好在阅读时准备一个 Python 解释器进行练习,不过所有的例子都是相互独立的,所以这个教程也可以离线阅读。

本文档是Python3.8.1的官方中文文档,包括Python 3.8 的新变化,入门教程,标准库参考,语言参考,Python/C API 接口等内容

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  • Python学习手册

    Python学习手册

    Python新手入门必看之作,位居美亚电脑编程热销第一,《Python编程》姊妹篇遮盖Python3.3和Python2.72个版本号,详尽解读各种各样語言特点,并增加很多实例 这书依据Python权威专家MarkLutz的知名课

    大小:123 MBPython手册

Python学习手册 PDF

Python新手入门必看之作,位居美亚电脑编程热销第一,《Python编程》姊妹篇 遮盖Python 3.3和Python 2.72个版本号,详尽解读各种各样語言特点,并增加很多实例 

这书依据Python权威专家Mark Lutz的知名课程培训撰写而成,是便于把握和通过自学的Python語言实例教程。书中以现阶段流行的Python 3.X主导,一起兼具Python 2.X的內容,全方位、系统软件解读Python語言关键专业知识,每一专业知识都是以知识结构图、观念、实例编码的方法详尽进行,循序渐进,由浅入深。一起每章都装有章后练习题、编程训练及详细的解释,而且还装有很多注解、实例和数据图表,有利于你学习培训新的专业技能和推进加重自身的了解。不管你从业哪家行业,这书都为您提供了将来所有Python工作中的必需专业知识。

这书将协助你应用Python编写出高品质、高效率的而且便于与别的語言和小工具集成化的编码。这书依据Python权威专家Mark Lutz的知名课程培训撰写而成,是便于把握和通过自学的Python实例教程。

这书每章节都对Python語言的重要內容做独立解读,而且装有章后练习题、编程训练及详细的解释,还装有很多注解的实例及其数据图表,有利于你学习培训新的专业技能并推进加重自身的了解。第5版应用场景Python27和3.3版本号,一起也适用别的Python版本号。不管你也是编程初学者還是别的计算机语言的杰出开发人员,这书都是就是你学习培训Python的理想化挑选。

这书主题思想:

  • 学习培训Python的关键内嵌另一半种类,如大数字、目录和词典。
  • 应用Python句子建立和解决另一半,并学习培训Python的通用性英语的语法实体模型。
  • 应用涵数降低编码沉余,应用包编码构造保持编码器重。
  • 学习培训Python控制模块,进而封裝句子、涵数和别的小工具,便于搭建大中型部件。
  • 学习类,即Python用以组织代码的面向对象编程小工具。
  • 应用Python的异常处理实体模型和开发环境撰写大中型程序流程。
  • 学习培训高級Python小工具,包含装饰设计符、描述符、元类和Unicode的解决等。

目录

  • 上册
  • 前言1
  • 第一部分 使用入门
  • 第1章 问答环节 21
  • 人们为何使用Python..21
  • 软件质量.22
  • 开发者效率..23
  • Python是一门“脚本语言”吗 23
  • 好吧,Python的缺点是什么...25
  • 如今谁在使用Python..25
  • 其他的Python设计权衡:一些难以把握的方面.....26
  • 使用Python可以做些什么.28
  • 系统编程.28
  • 图形用户界面(GUI)....29
  • Internet脚本...29
  • 组件集成.30
  • 数据库编程..30
  • 快速原型.31
  • 数值计算和科学计算编程 31
  • 更多内容:游戏、图像、数据挖掘、机器人、Excel等 .....31
  • Python如何开发并获得支持...32
  • 开源的权衡..33
  • Python有哪些技术上的优点...33
  • 面向对象和函数式....33
  • 免费34
  • 可移植..34
  • 功能强大.35
  • 可混合..36
  • 相对简单易用36
  • 相对简单易学37
  • 以Monty Python命名.37
  • Python和其他语言比较起来怎么样 .....38
  • 本章小结.....39
  • 本章习题.....39
  • 习题解答.....40
  • Python是工程,不是艺术 41
  • 第2章 Python如何运行程序 ....43
  • Python解释器简介43
  • 程序执行.....45
  • 程序员的视角45
  • Python的视角46
  • 执行模型的变体...48
  • Python的各种实现 ....49
  • 执行优化工具52
  • 冻结二进制文件..53
  • 未来的可能性54
  • 本章小结.....55
  • 本章习题.....55
  • 习题解答.....56
  • 第3章 你应如何运行程序 ..57
  • 交互式命令行模式57
  • 开始一个交互式会话.57
  • Windows平台上的交互式命令行在哪里 ..59
  • 系统路径.59
  • Python 3.3中的新Windows选项:PATH和启动器 ...60
  • 运行的位置:代码目录...61
  • 不需要输入的内容:提示符和注释 ...62
  • 交互式地运行代码....63
  • 为什么要使用交互式命令行模式 .64
  • 使用注意:交互命令行模式 ..65
  • 系统命令行和文件67
  • 第一段脚本..68
  • 使用命令行运行文件.69
  • 不同的命令行使用方式...70
  • 使用注意:命令行和文件 71
  • UNIX风格可执行脚本:#!.....72
  • UNIX脚本基础....72
  • UNIX env查找技巧...73
  • Python 3.3 Windows启动器:Windows也有#!了 ....73
  • 点击文件图标.75
  • 图标点击基础知识....75
  • 在Windows上点击图标...76
  • Windows上输入的技巧...77
  • 其他图标点击的限制.79
  • 模块导入和重载...79
  • 导入和重载基础知识.80
  • 模块的宏观视角:属性...82
  • 使用注意:import和reload .....85
  • 使用exec运行模块文件.....85
  • IDLE用户界面86
  • IDLE启动细节.....87
  • IDLE基础用法.....88
  • IDLE功能特性.....89
  • 高级IDLE工具.....90
  • 使用注意:IDLE.90
  • 其他IDE.92
  • 其他启动选项.93
  • 嵌入式调用..93
  • 冻结二进制可执行文件...94
  • 文本编辑器启动方式.94
  • 其他的启动方式..95
  • 未来的可能..95
  • 应该选用哪种方式95
  • 调试Python代码..96
  • 本章小结.....97
  • 本章习题.....97
  • 习题解答.....98
  • 第一部分练习题...99
  • 第二部分 类型和运算
  • 第4章 介绍Python对象类型 ..105
  • Python知识结构..105
  • 为什么要使用内置类型..106
  • Python核心数据类型107
  • 数字.....108
  • 字符串. 110
  • 序列操作..... 110
  • 不可变性..... 112
  • 特定类型的方法 113
  • 寻求帮助..... 115
  • 字符串编程的其他方式. 116
  • Unicode字符串 . 117
  • 模式匹配..... 119
  • 列表.....120
  • 序列操作.....120
  • 特定的操作121
  • 边界检查.....121
  • 嵌套....122
  • 推导....122
  • 字典.....125
  • 映射操作.....125
  • 重访嵌套.....126
  • 不存在的键:if 测试.....128
  • 键的排序:for 循环.129
  • 迭代和优化131
  • 元组.....132
  • 为什么要使用元组..133
  • 文件.....133
  • 二进制字节文件134
  • Unicode文本文件....135
  • 其他类文件工具137
  • 其他核心类型.....137
  • 如何破坏代码的灵活性.139
  • 用户定义的类....140
  • 剩余的内容141
  • 本章小结...141
  • 本章习题...141
  • 习题解答...142
  • 第5章 数值类型 ....143
  • 数值类型基础知识....143
  • 数值字面量144
  • 内置数值工具....146
  • Python表达式运算符.....146
  • 数字的实际应用.151
  • 变量与基础表达式..151
  • 数值的显示格式153
  • str和repr显示格式...154
  • 普通比较与链式比较.....154
  • 除法:经典除法、向下取整除法和真除法 .....156
  • 整数精度.....160
  • 复数....160
  • 十六进制、八进制和二进制:字面量与转换 .161
  • 按位操作.....163
  • 其他内置数值工具..164
  • 其他数值类型.....167
  • 小数类型.....167
  • 分数类型.....169
  • 集合....173
  • 布尔型180
  • 数值扩展...181
  • 本章小结...182
  • 本章习题...182
  • 习题解答...182
  • 第6章 动态类型 ....184
  • 缺少声明语句的情况184
  • 变量、对象和引用..184
  • 类型属于对象,而不是变量 186
  • 对象的垃圾收集187
  • 关于Python垃圾回收的更多讨论 .....188
  • 共享引用...189
  • 共享引用和在原位置修改 ....190
  • 共享引用和相等192
  • 动态类型随处可见....193
  • “弱”引用194
  • 本章小结...194
  • 本章习题...194
  • 习题解答...195
  • 第7章 字符串基础 .196
  • 本章范围...196
  • Unicode简介197
  • 字符串基础197
  • 字符串字面量.....199
  • 单引号和双引号字符串是一样的 .....200
  • 转义序列代表特殊字符.200
  • 原始字符串阻止转义.....203
  • 三引号编写多行块字符串 ....205
  • 实际应用中的字符串206
  • 基本操作.....206
  • 索引和分片207
  • 请留意:分片.... 211
  • 字符串转换工具212
  • 修改字符串I214
  • 字符串方法216
  • 方法调用语法....216
  • 字符串的方法....217
  • 字符串方法示例:修改字符串II 218
  • 字符串方法示例:解析文本 220
  • 实际应用中的其他常见字符串方法 .220
  • 原始string模块的函数(在Python 3.X中删除) ...221
  • 字符串格式化表达式223
  • 格式化表达式基础..224
  • 高级格式化表达式语法.225
  • 高级格式化表达式举例.226
  • 基于字典的格式化表达式 ....227
  • 字符串格式化方法调用..228
  • 字符串格式化方法基础.228
  • 添加键、属性和偏移量.229
  • 高级格式化方法语法.....230
  • 高级格式化方法举例.....231
  • 与%格式化表达式比较233
  • 为什么使用格式化方法.236
  • 通用类型分类.....241
  • 同一分类中的类型共享同一个操作集....241
  • 可变类型能够在原位置修改 242
  • 本章小结...242
  • 本章习题...243
  • 习题解答...243
  • 第8章 列表与字典 .245
  • 列表.....245
  • 列表的实际应用.248
  • 基本列表操作....248
  • 列表迭代和推导248
  • 索引、分片和矩阵..249
  • 原位置修改列表250
  • 字典.....256
  • 字典的实际应用.258
  • 字典的基本操作258
  • 原位置修改字典259
  • 其他字典方法....260
  • 示例:电影数据库..262
  • 字典用法注意事项..263
  • 创建字典的其他方式.....267
  • 请留意:字典vs列表.....268
  • Python 3.X和2.7中的字典变化 ...269
  • 请留意:字典接口..276
  • 本章小结...277
  • 本章习题...277
  • 习题解答...277
  • 第9章 元组、文件与其他核心类型 .... 279
  • 元组.....280
  • 元组的实际应用281
  • 为什么有了列表还要元组 ....283
  • 重访记录:有名元组.....284
  • 文件.....286
  • 打开文件.....287
  • 使用文件.....288
  • 文件的实际应用289
  • 文本和二进制文件:一个简要的故事....290
  • 在文件中存储Python对象:转换 .....291
  • 存储Python原生对象:pickle .....293
  • 用JSON格式存储Python对象 .....294
  • 存储打包二进制数据:struct .....296
  • 文件上下文管理器..297
  • 其他文件工具....297
  • 核心类型复习与总结299
  • 请留意:运算符重载.....300
  • 对象灵活性300
  • 引用vs复制..301
  • 比较、等价性和真值.....303
  • Python中True和False的含义 307
  • Python的类型层次...309
  • 类型的对象309
  • Python中的其他类型..... 311
  • 内置类型陷阱..... 311
  • 赋值创建引用,而不是复制311
  • 重复会增加层次深度.....312
  • 注意循环数据结构..313
  • 不可变类型不可以在原位置改变 .....313
  • 本章小结...314
  • 本章习题...314
  • 习题解答...315
  • 第二部分练习题.315
  • 第三部分 语句和语法
  • 第10章 Python语句简介.321
  • 重温Python的知识结构..321
  • Python的语句.....322
  • 两种不同的if324
  • Python增加的元素...325
  • Python删除的元素...325
  • 为什么采用缩进语法.....327
  • 几种特殊情况....329
  • 简短示例:交互式循环..331
  • 一个简单的交互式循环.331
  • 对用户输入做数学运算.333
  • 通过测试输入数据来处理错误 ...334
  • 用try语句处理错误..335
  • 嵌套三层深的代码..337
  • 本章小结...338
  • 本章习题...338
  • 习题解答...338
  •  
  • 第11章 赋值、表达式和打印 340
  • 赋值语句...340
  • 赋值语句形式....341
  • 序列赋值.....342
  • Python 3.X中的扩展序列解包 ....345
  • 多目标赋值349
  • 增量赋值.....350
  • 变量命名规则....353
  • Python中的废弃协议.....355
  • 表达式语句356
  • 表达式语句和原位置修改 ....358
  • 打印操作...358
  • Python 3.X的print函数..359
  • Python 2.X的print语句..362
  • 打印流重定向....363
  • 版本中立的打印367
  • 为什么你要注意:print和stdout .369
  • 本章小结...370
  • 本章习题...370
  • 习题解答...370
  • 第12章 if测试和语法规则 .....372
  • if语句.372
  • 一般形式.....372
  • 基础示例.....373
  • 多路分支.....373
  • 复习Python语法规则375
  • 代码块分隔符:缩进规则 ....377
  • 语句分隔符:行与行间连接符 ...378
  • 一些特殊情况....379
  • 真值和布尔测试.381
  • if/else三元表达式.....383
  • 请留意:布尔值384
  • 本章小结...386
  • 本章习题...386
  • 习题解答...386
  •  
  • 第13章 while循环和for循环 .. 387
  • while循环..387
  • 一般形式.....387
  • 示例....388
  • break、continue、pass和循环的else ..389
  • 一般循环形式....389
  • pass.....389
  • continue.391
  • break...391
  • 循环的else...392
  • 请留意:仿真C 语言的while循环 ....393
  • for循环394
  • 一般形式.....394
  • 示例....395
  • 请留意:文件扫描器.....400
  • 编写循环的技巧.402
  • 计数器循环:range.402
  • 序列扫描:while和range vs for ..403
  • 序列乱序器:range和len 404
  • 非穷尽遍历:range vs分片 ..405
  • 修改列表:range vs推导 406
  • 并行遍历:zip和map.....407
  • 同时给出偏移量和元素:enumerate 410
  • 请留意:shell命令及其他 .... 411
  • 本章小结...414
  • 本章习题...414
  • 习题解答...414
  • 第14章 迭代和推导 .. 416
  • 迭代器:初次探索....417
  • 迭代协议:文件迭代器.417
  • 手动迭代:iter和next....420
  • 其他内置类型可迭代对象 ....423
  • 列表推导:初次深入探索....425
  • 列表推导基础....426
  • 在文件上使用列表推导.427
  • 扩展的列表推导语法.....428
  • 其他迭代上下文.430
  • Python 3.X新增的可迭代对象 .....435
  • 对Python 2.X版本代码的影响:利与弊 .435
  • range可迭代对象.....436
  • map、zip和filter可迭代对象 437
  • 多遍迭代器vs单遍迭代器 ....439
  • 字典视图可迭代对象.....440
  • 其他迭代话题.....441
  • 本章小结...442
  • 本章习题...442
  • 习题解答...442
  • 第15章 文档 ...444
  • Python文档资源..444
  • #注释..445
  • dir函数..445
  • 文档字符串:__doc__...447
  • PyDoc:help函数....450
  • PyDoc:HTML报告453
  • 改变PyDoc的颜色...456
  • 超越文档字符串:Sphinx ....461
  • 标准手册集462
  • 网络资源.....463
  • 已出版的书籍....463
  • 常见代码编写陷阱....463
  • 本章小结...465
  • 本章习题...466
  • 习题解答...466
  • 第三部分练习题.467
  • 第四部分 函数和生成器
  • 第16章 函数基础 ..473
  • 为何使用函数.....474
  • 编写函数...475
  • def语句..476
  • def语句执行于运行时...477
  • 第一个示例:定义和调用....478
  • 定义....478
  • 调用....478
  • Python中的多态479
  • 第二个示例:寻找序列的交集 ....480
  • 定义....480
  • 调用....481
  • 重访多态.....482
  • 局部变量.....482
  • 本章小结...483
  • 本章习题...483
  • 习题解答...483
  • 第17章 作用域 485
  • Python作用域基础....485
  • 作用域细节486
  • 变量名解析:LEGB规则 .....488
  • 作用域实例490
  • 内置作用域491
  • 打破Python 2.X的小宇宙 .....494
  • global语句.494
  • 程序设计:最少化全局变量 495
  • 程序设计:最小化跨文件的修改 .....497
  • 其他访问全局变量的方式 ....498
  • 作用域和嵌套函数....499
  • 嵌套作用域的细节..500
  • 嵌套作用域举例500
  • 工厂函数:闭包501
  • 使用默认值参数来保存外层作用域的状态 .....503
  • Python 3.X中的nonlocal语句507
  • nonlocal基础.....508
  • nonlocal应用.....509
  • 为什么选nonlocal?状态保持备选项511
  • nonlocal变量的状态:仅适用于Python 3.X .... 511
  • 全局变量的状态:只有一份副本 .....512
  • 类的状态:显式属性(预习) ...513
  • 函数属性的状态:Python 3.X和Python 2.X的异同 ....514
  • 请留意:定制open..516
  • 本章小结...518
  • 本章习题...518
  • 习题解答...520
  • 第18章 参数 ...521
  • 参数传递基础.....521
  • 参数和共享引用522
  • 避免修改可变参数..524
  • 模拟输出参数和多重结果 ....525
  • 特殊的参数匹配模式526
  • 参数匹配基础....526
  • 参数匹配语法....527
  • 更深入的细节....528
  • 关键字参数和默认值参数的示例 .....529
  • 可变长参数的实例..532
  • Python 3.X的keyword-only参数 .536
  • min提神小例.539
  • 满分....540
  • 附加分541
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  • Python背记手册+python语法合集

    这套教程包含了Python背记手册以及python语法,Python背记手册是《Python从入门到精通》的随书附赠资料,喜欢的朋友可下载试试! 本书从新手视角去往,根据浅显易懂的語言、多种多样的案例,详解了应用Python开展软件开发应当把握的各层面技术性。 目录 第1章走进Pht.h 第2章Python语言基础 第3章运算符与表达式 第4章流程控制语句 第5章列表与元组 第6章字典与集合 第7章 字符串 第8章Python 中使用正则表达式 第9章函数 第10章面向对象程序设计 第11章模块

    大小:20.2 MBPython手册

这套教程包含了Python背记手册以及python语法,Python背记手册是《Python从入门到精通》的随书附赠资料,喜欢的朋友可下载试试!

本书从新手视角去往,根据浅显易懂的語言、多种多样的案例,详解了应用Python开展软件开发应当把握的各层面技术性。

目录

第1章走进Pht.h
第2章Python语言基础
第3章运算符与表达式
第4章流程控制语句
第5章列表与元组
第6章字典与集合
第7章 字符串
第8章Python 中使用正则表达式
第9章函数
第10章面向对象程序设计
第11章模块,
第12章异常处理及程序调试
第13章文件及目录操作
第14章操作数据库
第15章GUI界面编程
第16章Pygame 游戏编程
第17章网络爬虫开发
第18章使用进程和线程
第19章网络编程
第20章Web 编程
第21章Flask 框

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  • python3.8.2官方文档:API参考手册

    python3.8.2官方文档:API参考手册

    python3.8.2官方汉化版的文档,整理好的pdf文件,离线版的帮助手册。 这里汇总了Python3.8.2官方汉化版帮助文档,包含PythonC API 3.8.2 API参考手册、安装和使用 Python、常见问题、入门教程等,需要的朋友可下载试试! 说明:里面有部分文件没有汉化,这是官方汉化的问题,小编只是搬运工哦 Python3.8.2是一种易于学习又功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。 Python 优雅的语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它

    大小:28 MBpython

python3.8.2官方汉化版的文档,整理好的pdf文件,离线版的帮助手册。

这里汇总了Python3.8.2官方汉化版帮助文档,包含PythonC API 3.8.2 API参考手册、安装和使用 Python、常见问题、入门教程等,需要的朋友可下载试试!

说明:里面有部分文件没有汉化,这是官方汉化的问题,小编只是搬运工哦

Python3.8.2是一种易于学习又功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。 Python 优雅的语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。

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  • python机器学习:Scikit-learn使用手册

    python机器学习:Scikit-learn使用手册

    scikit-learn是在Python中进行机器学习简单且高效的工具可用于数据挖掘和数据分析,这里提供Scikit-learn 使用手册,欢迎下载

    大小:36.8 MBScikit-learn

python机器学习 Scikit-learn使用手册

python机器学习 Scikit-learn使用手册封面

内容介绍

Scikit-learn 使用手册中文版包含,Scikit-learn 机器学习 Python 库 数据挖掘。

scikit-learn在Python中进行机器学习简单且高效的工具可用于数据挖掘和数据分析。

解决机器学习问题,最困难的部分通常是找到合适的算法模型,不同的算法模型适合于不同类数据和不同的问题。scikit-learn提供的主要功能就是主要关注数据建模,而非加载、操作、数据统计, 这些任务有NumPy、Pandas就足够了。

希望此使用手册对大家有所帮助!

内容节选

Python机器学习库scikit-learn安装与基本使用教程

 

本文实例讲述了Python机器学习库scikit-learn安装与基本使用。分享给大家供大家参考,具体如下:

引言

scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPySciPymatplotlib模块之上能够为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单、高效地进行数据挖掘和数据分析。

scikit-learn安装

python 中安装许多模板库之前都有依赖关系,安装 scikit-learn 之前需要以下先决条件:

Python(>= 2.6 or >= 3.3)
NumPy (>= 1.6.1)
SciPy (>= 0.9)

如无意外,下面用 pip 的安装方法可以顺利完成~~

安装 numpy

sudo pip install numpy

安装 scipy

需要先安装 matplotlib ipython ipython-notebook pandas sympy

sudo apt-get install python-matplotlib ipython ipython-notebook
sudo apt-get install python-pandas python-sympy python-nose
sudo pip install scipy

安装 scikit-learn

sudo pip install -U scikit-learn

测试

在 terminal 里面输入

pip list

这个会列出 pip 安装的所有东西,如果里面有 sklearn 这一项,应该就是大功告成了!

或者尝试着将几个模板库导入进来

import numpy
import scipy
import sklearn

加载数据(Data Loading)

本文所使用的数据集为‘今日头条'近期两篇热门新闻“牛!川大学霸寝室5人获16份名校通知书”、“张超凡的最后14天:山西15岁休学少年是如何殒命网吧的”分别500条评论,共1000条评论。

去除停用词后得到了词库大小为3992的词库。因此构建了1000×3992的特征矩阵,以及长度为1000的对应评论所属类别列表

import numpy as np
feature_matrix = np.load('dataSet/feature_matrix_save.npy')
class_list = np.load('dataSet/class_result_save.npy')

数据归一化(Data Normalization)

大多数机器学习算法中的梯度方法对于数据的缩放和尺度都是很敏感的,在开始跑算法之前,我们应该进行归一化或者标准化的过程,这使得特征数据缩放到0-1范围中。scikit-learn提供了归一化的方法:

from sklearn import preprocessing
# 归一化(Normalization)
normalized_X = preprocessing.normalize(feature_matrix)
print normalized_X
# 标准化(Standardization)
standardized_X = preprocessing.scale(feature_matrix)
print standardized_X

特征选择(Feature Selection)

在解决一个实际问题的过程中,选择合适的特征或者构建特征的能力特别重要。这成为特征选择或者特征工程。

特征选择时一个很需要创造力的过程,更多的依赖于直觉和专业知识,并且有很多现成的算法来进行特征的选择。

下面的树算法(Tree algorithms)计算特征的信息量:

from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier
model = ExtraTreesClassifier()
print feature_matrix.shape # 原特征矩阵规模
feature_matrix = model.fit(feature_matrix, class_list).transform(feature_matrix)
print feature_matrix.shape # 特征选择后 特征矩阵的规模

特征提取(Feature Extraction)

用TFIDF算法来计算特征词的权重值是表示当一个词在这篇文档中出现的频率越高,同时在其他文档中出现的次数越少,则表明该词对于表示这篇文档的区分能力越强,所以其权重值就应该越大。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
tfidf_transformer = TfidfTransformer()
feature_matrix = tfidf_transformer.fit_transform(feature_matrix).toarray()

朴素贝叶斯(Naive Bayes)

朴素贝叶斯是一个很著名的机器学习算法,主要是根据训练样本的特征来计算各个类别的概率,在多分类问题上用的比较多。

from sklearn import metrics
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# 构建朴素贝叶斯模型
model = GaussianNB()
model.fit(feature_matrix, class_list)
print model
# 使用测试集进行测试(此处将训练集做测试集)
expected = class_list
predicted = model.predict(feature_matrix)
# 输出测试效果
print metrics.classification_report(expected, predicted)
print metrics.confusion_matrix(expected, predicted)

k近邻(k-Nearest Neighbours)

k近邻算法常常被用作是分类算法一部分,比如可以用它来评估特征,在特征选择上我们可以用到它。

from sklearn import metrics
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 构建knn模型
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(feature_matrix, class_list)
print model
# 使用测试集进行测试(此处将训练集做测试集)
expected = class_list
predicted = model.predict(feature_matrix)
# 输出测试效果
print metrics.classification_report(expected, predicted)
print metrics.confusion_matrix(expected, predicted)

决策树(Decision Tree)

分类与回归树(Classification and Regression Trees ,CART)算法常用于特征含有类别信息的分类或者回归问题,这种方法非常适用于多分类情况。

from sklearn import metrics
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 构建决策数模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(feature_matrix, class_list)
print model
# 使用测试集进行测试(此处将训练集做测试集)
expected = class_list
predicted = model.predict(feature_matrix)
# 输出测试效果
print metrics.classification_report(expected, predicted)
print metrics.confusion_matrix(expected, predicted)

 

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  • Python3.8.1标准库参考中文手册

    Python3.8.1标准库参考中文手册

    reference-index 描述了 Python 语言的具体语法和语义,这份库参考则介绍了与 Python 一同发行的标准库。它还描述了通常包含在 Python 发行版中的一些可选组件。 Python 标准库非常庞大,所提供的组件涉及范围十分广泛,正如以下内容目录所显示的。这个库包含了多个内置模块 (以 C 编写),Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能,例如文件 I/O,此外还有大量以 Python 编写的模块,提供了日常编程中许多问题的标准解决方案。其中有些模块经过专门设计,通

    大小:19.3 MBPython

reference-index 描述了 Python 语言的具体语法和语义,这份库参考则介绍了与 Python 一同发行的标准库。它还描述了通常包含在 Python 发行版中的一些可选组件。

Python 标准库非常庞大,所提供的组件涉及范围十分广泛,正如以下内容目录所显示的。这个库包含了多个内置模块 (以 C 编写),Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能,例如文件 I/O,此外还有大量以 Python 编写的模块,提供了日常编程中许多问题的标准解决方案。其中有些模块经过专门设计,通过将特定平台功能抽象化为平台中立的 API 来鼓励和加强 Python 程序的可移植性。

Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库,往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 操作系统,Python 通常会分成一系列的软件包,因此可能需要使用操作系统所提供的包管理工具来获取部分或全部可选组件。

在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的应用开发框架),访问 Python 包索引 即可获取这些第三方包。

&rdquo;Python 库&rdquo; 中包含了几种不同的组件:

它包含通常被视为语言&ldquo;核心&rdquo;中的一部分的数据类型,例如数字和列表。对于这些类型,Python 语言核心定义了文字的形式,并对它们的语义设置了一些约束,但没有完全定义语义。(另一方面,语言核心
确实定义了语法属性,如操作符的拼写和优先级。)
这个库也包含了内置函数和异常 --- 不需要 import 语句就可以在所有 Python 代码中使用的对象。有一些是由语言核心定义的,但是许多对于核心语义不是必需的,并且仅在这里描述。不过这个库主要是由一系列的模块组成。这些模块集可以不同方式分类。有些模块是用 C 编写并内置于Python 解释器中;另一些模块则是用 Python 编写并以源码形式导入。有些模块提供专用于 Python 的接口,例如打印栈追踪信息;有些模块提供专用于特定操作系统的接口,例如操作特定的硬件;另一些模块则提供针对特定应用领域的接口,例如万维网。有些模块在所有更新和移植版本的 Python 中可用;另一些模块仅在底层系统支持或要求时可用;还有些模块则仅当编译和安装 Python 时选择了特定配置选项时才可用。

本手册以&rdquo; 从内到外&rdquo; 的顺序组织:首先描述内置函数、数据类型和异常,最后是根据相关性进行分组的各种模块。

这意味着如果你从头开始阅读本手册,并在感到厌烦时跳到下一章,你仍能对 Python 库的可用模块和所支持的应用领域有个大致了解。当然,你并非 必须如同读小说一样从头读到尾 --- 你也可以先浏览内容目录 (在手册开头),或在索引 (在手册末尾) 中查找某个特定函数、模块或条目。最后,如果你喜欢随意学习某个主题,你可以选择一个随机页码 (参见random 模块) 并读上一两小节。无论你想以怎样的顺序阅读本手册,还是建议先从内置函数 这一章开始,因为本手册的其余内容都需要你熟悉其中的基本概念。

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