Python教程

资源名称：python简明教程 中文PDF  资源截图：

资源名称：深入浅出深度学习 原理剖析与Python实践 中文pdf 第1 部分 概要 11 绪论2 Theano 基础 19第2 部分 数学与机器学习基础篇 453 线性代数基础 464 概率统计基础 645 概率图模型 876 机器学习基础 1426.5.4 谱聚类 1727 数值计算与最优化 177第3 部分 理论与应用篇 2058 前馈神经网络 2069 反向传播与梯度消失 22510 自编码器及其相关模型 24311 玻尔兹曼机及其相关模型 25812 递归神经网络 29113 卷积神经网络 318 资源截图：

资源名称：django 1.11 官方说明文档 pdf django简介： 是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。采用了MVC的框架模式，即模型M，视图V和控制器C。它最初是被开发来用于管理劳伦斯出版集团旗下的一些以新闻内容为主的网站的，即是CMS（内容管理系统）软件。并于2005年7月在BSD许可证下发布。这套框架是以比利时的吉普赛爵士吉他手Django Reinhardt来命名的。 框架介绍： Django 项目是一个python定制框架，它源自一个在线新闻 Web 站点，于 2005 年以开源的形式被释放出来。Django 框架的核心组件有： ①用于创建模型的对象关系映射②为最终用户设计的完美管理界面③一流的 URL 设计④设计者友好的模板语言⑤缓存系统。 资源截图：

资源名称：贝叶斯思维 统计建模的Python学习法 中文 第1章 贝叶斯定理 1 第2章 统计计算 9 第3章 估计 17 第4章 估计进阶 27 第5章 胜率和加数 37 第6章 决策分析 49 第7章 预测 61 第8章 观察者的偏差 71 第9章 二维问题 85 第10章 贝叶斯近似计算 95 第11章 假设检验 109 第12章 证据 115 第13章 模拟 127 第14章 层次化模型 139 第15章...

资源名称：Python安装、配置图文详解 中文 Python在Linux、windows、Mac os等操作系统下都有相应的版本，不管在什么操作系统下，它都能够正常工作。除非使用平台相关功能，或特定平台的程序库，否则可以跨平台使用。本文档主要讲述了Python安装、配置图文详解 资源截图：

资源名称：Raspberry Pi Python编程入门 树莓派 中文pdf 第1章 入门浅尝 第2章 小试牛刀 第3章 Python基础 第4章 字符串、列表与字典 第5章 模块、类和方法模块 第6章 文件与互联网 第7章 图形用户界面 第8章 游戏编程 第9章 连接硬件 第10章 原型项目（时钟） 第11章 Raspi Robot机器人 第12章 学习资源与应用方向  资源截图：

资源名称：深入Python 中文教程 内容简介： 《深入Python》 中文教程 pdf，英文名字叫：Dive Into Python。全面介绍Python语言。大致内容包括：安装Python、Python数据类型、对象和面向对象、异常和文件处理、正则表达式、单元测试、HTTP WEB服务、XML处理、重构、函数编程、技巧和窍门等，还附有一些英文资料以及示例源代码。 资源截图：

资源名称：21天学通PYTHON  内容简介： 《21天学通Python》全面、系统、深入地讲解了Python编程基础语法与高级应用。在讲解过程中，通过大量实际操作的实例将Python语言知识全面、系统、深入地呈现给读者。此外，作者专门为本书录制了大量的配套教学视频，让读者通过分析实例、运行实例尽快熟悉Python编程，在学习中遇到问题时，也可以作为参考。 《21天学通Python》共分三篇。第一篇介绍Python语言的特点、安装、语法基础、程序流程控制、面向过程的编程方法、面向对象的编程方法、程序异常的处理；第二篇介绍了Python语言中的包与模块、迭代器、生成器、装饰器、上下文管理器等进阶语法，同时介绍了使用Python标准库中的文件系统处理、图形化界面编程、正则表达式、网络编程、多进（线）程编程、数据库编程。此外，还介绍了运用第三方库的Web网站编程、图片处理；第三篇通过两个案例介绍Python的综合编程技术。 《21天学通Python》在内容上涉及面广，从基本操作到高级技术及综合案例，涉及Python语言的基础语法和编程特性。《21天学通Python》在设计上浅显易懂、实例丰富，尤其适合广大编程初学者自学，也适合对Python语言感兴趣的爱好者作为参考用书。 作者简介： 本书的作者团队成员为一线开发工程师、资深编程专家或专业培训师，在编程开发方面有着丰富的经验，并已出版过多本相关畅销书，颇受广大读者认可。长期积累的开发实战经验，结合对编程入门爱好者需求与特点的深入调查研究，本书的内容结构十分有利于编程爱好者和相关学员快速提高水平。 资源目录： 第一篇Python编程基础 第1章编程与Python……………………………………………………………………………..1 1.1什么是编程…………………………………………………………………………………………..1 1.1.1硬件与软件……………………………………………………………………………………………..1 1.1.2编程语言…………………………………………………………………………………………………2 1.1.3编程与调试……………………………………………………………………………………………..3 1.2选择Python的理由……………………………………………………………………………….4 1.2.1Python是免费的自由软件………………………………………………………………………..4 1.2.2Python是跨平台的…………………………………………………………………………………..4 1.2.3Python功能强大………………………………………………………………………………………4 1.2.4Python清晰优雅………………………………………………………………………………………5 1.3安装Python…………………………………………………………………………………………..5 1.3.1在Windows下安装Python……………………………………………………………………….6 1.3.2在Linux下安装Python…………………………………………………………………………….7 1.4选择开发工具……………………………………………………………………………………….9 1.4.1Python自带开发工具：IDLE……………………………………………………………………9 1.4.2文本编辑器：Emacs…………………………………………………………………………………9 1.4.3Python开发工具：PythonWin…………………………………………………………………12 1.5编辑和运行Python程序………………………………………………………………………15 1.5.1你好，Python…………………………………………………………………………………………15 1.5.2运行程序文件…………………………………………………………………………………………………………15 1.5.3交互式运行Python…………………………………………………………………………………16 1.6小结……………………………………………………………………………………………………17 1.7本章习题…………………………………………………………………………………………….17 第2章Python起步……………………………………………………………………………….19 2.1Python语法基础………………………………………………………………………………….19 2.1.1缩进分层……………………………………………………………………………………………….19 2.1.2代码注释……………………………………………………………………………………………….20 2.1.3断行………………………………………………………………………………………………………20 2.2Python输入/输出…………………………………………………………………………………21 2.2.1接收键盘/输入……………………………………………………………………………………….21 2.2.2显示处理结果…………………………………………………………………………………………………………22 2.3用Python计算…………………………………………………………………………………….22 2.3.1算式与代数式运算………………………………………………………………………………….23 2.3.2惊奇………………………………………………………………………………………………………24 2.4小结……………………………………………………………………………………………………25 2.5本章习题…………………………………………………………………………………………….25 第3章Python数据类型…………………………………………………………………………………………27...

资源名称：Python数据科学导论 PDF 下载 内容简介： 本书涵盖的主题非常广泛，介绍了数据科学方方面面的知识，每一章都侧重于介绍数据科学的某一方面，为读者以后的深入学习打下基础。具体内容包括：第1、2章系统介绍大数据科学的背景知识及框架结构；第3~5章介绍机器学习相关知识；第6~9章介绍几个比较有趣的数据科学主题。本书是学习数据科学知识的入门教材，在深入学习本书的实例前，需要掌握SQL、Python及HTML5的入门知识，了解统计学和机器学习相关知识。 资源目录： 译者序  前言  关于本书  关于作者  关于封面插图  第1章　大数据世界中的数据科学1  1.1　数据科学和大数据的好处和用途2  1.2　数据种类3  1.2.1　结构化数据3  1.2.2　非结构化数据3  1.2.3　自然语言数据4  1.2.4　计算机数据4  1.2.5　图类数据5  1.2.6　音频、视频和图像数据5  1.2.7　流数据6  1.3　数据科学过程6  1.3.1　设置研究目标6  1.3.2　检索数据6  1.3.3　数据准备7  1.3.4　数据探索7  1.3.5　数据建模7  1.3.6　展示与自动化7  1.4　大数据生态系统与数据科学7  1.4.1　分布式文件系统7  1.4.2　分布式编程框架9  1.4.3　数据集成框架9  1.4.4　机器学习框架9  1.4.5　NoSQL数据库10  1.4.6　调度工具10  1.4.7　基准测试工具10  1.4.8　系统部署11  1.4.9　服务开发11  1.4.10　安全11  1.5　Hadoop工作示例介绍11  1.6　本章小结16 第2章　数据科学过程17  2.1　数据科学过程概述17  2.2　步骤1：定义研究目标并创立项目章程19  2.2.1　了解研究的目标和背景20  2.2.2　创立项目章程20...

资源名称：《Python开发技术详解》(原书+视频+源码) 资源目录： Python开发技术详解ch01 Python开发技术详解ch02 Python开发技术详解ch03 Python开发技术详解ch04 Python开发技术详解ch05 Python开发技术详解ch06 Python开发技术详解ch07 Python开发技术详解ch08 Python开发技术详解ch09 Python开发技术详解ch10 Python开发技术详解ch11 Python开发技术详解ch12 Python开发技术详解ch13 Python开发技术详解ch14 Python开发技术详解ch15 Python开发技术详解ch16 Python开发技术详解ch17 Python开发技术详解ch18 Python开发技术详解ch19 Python开发技术详解ch20 Python开发技术详解ch21 Python开发技术详解ch22 Python开发技术详解ch23 Python开发技术详解ch25 Python开发技术详解ch26 Python开发技术详解ch27 Python开发技术详解源文件 资源截图：