Python 400 集,YYDS(强烈推荐)

Python在近几年越来越受追捧,很多童鞋或者职场小伙伴想要提升技能-学习Python。

这是非常好的事情,但问题在于很多人不知道学Python做什么,所以什么零碎细末、艰难晦涩、长篇大论的都去看,很容易陷入学不下去的困境。必须要有针对性、选择性地学!针对性学习宗旨是按需去学,学以致用。

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因此腾讯大佬推荐的大型Python教程,我今天分享出来,希望可以帮助正在学习Python的你!

Python10大特点:

易于学习:Python有相对较少的关键字,结构简单,和一个明确定义的语法,学习起来更加简单。

易于阅读:Python代码定义的更清晰。

易于维护:Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。

一个广泛的标准库:Python的最大的优势之一是丰富的库,跨平台的,在UNIX,Windows和Macintosh兼容很好。

互动模式:互动模式的支持,您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言,互动的测试和调试代码片断。

可移植:基于其开放源代码的特性,Python已经被移植(也就是使其工作)到许多平台。

可扩展:如果你需要一段运行很快的关键代码,或者是想要编写一些不愿开放的算法,你可以使用C或C++完成那部分程序,然后从你的Python程序中调用。

数据库:Python提供所有主要的商业数据库的接口。

GUI编程:Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。

可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序,让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。

简而言之,Python就是一种简单易学、功能强大的编程语言,也是世界上发展速度最快的语言之一。

第1章 多项式计算 1.1 一维多项式求值 1.2 一维多项式多组求值 1.3 二维多项式求值 1.4 复系数多项式求值 1.5 多项式相乘 1.6 复系数多项式相乘 1.7 多项式相除 1.8 复系数多项式相除 1.9 实系数多项式类 1.10 复系数多项式类 第2章 复数运算 2.1 复数乘法 2.2 复数除法 2.3 复数乘幂 2.4 复数的n次方根 2.5 复数指数 2.6 复数对数 2.7 复数正弦 2.8 复数余弦 2.9 复数类 第3章 随机数的产生 3.1 产生0-1之间均匀分布的一个随机数 3.2 产生0-1之间均匀分布的随机数序列 3.3 产生任意区间内均匀分布的一个随机整数 3.4 产生任意区间内均匀分布的随机整数序列 3.5 产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数 3.6 产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列 第4章 矩阵运算 4.1 实矩阵相乘 4.2 复矩阵相乘 4.3 一般实矩阵求逆 4.4 一般复矩阵求逆 4.5 对称正定矩阵的求逆 4.6 托伯利兹矩阵求逆的特兰持方法 4.7 求一般行列式的值 4.8 求矩阵的秩 4.9 对称正定矩阵的乔里斯基分解与行列式求值 4.10 矩阵的三角分解 4.11 一般实矩阵的QR分解 4.12 一般实矩阵的奇异值分解 4.13 求广义逆的奇异值分解法 第5章 矩阵特征值与特征向量的计算 5.1 约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法 5.2 求对称三对角阵的全部特征值与特征向量 5.3 约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法 5.4 求赫申伯格矩阵全部特征值的QR方法 5.5 求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法 5.6 求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法 第6章 线性代数方程组的求解 6.1 求解实系数方程组的全选主元高斯消去法 6.2 求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法 6.3 求解复系数方程组的全选主元高斯消去法 6.4 求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法 6.5 求解三对角线方程组的追赶法 6.6 求解一般带型方程组 6.7 求解对称方程组的分解法 6.8 求解对称正定方程组的平方根法 6.9 求解托伯利兹方程组的列文逊方法 6.10 高斯-赛德尔迭代法 6.11 求解对称正定方程组的共轭梯度法 6.12 求解线性最小二乘问题的豪斯荷尔德变换法 6.13 求解线性最小二乘问题的广义逆法 6.14 求解病态方程组 第7章 非线性方程与方程组的求解 7.1 求非线性方程实根的对分法 7.2 求非线性方程一个实根的牛顿法 7.3 求非线性方程一个实根的埃特金迭代法 7.4 求非线性方程一个实根的试位法 7.5 求非线性方程一个实根的连分式法 7.6 求实系数代数方程全部根的QR方法 7.7 求实系数代数方程全部根的牛顿下山法 7.8 求复系数代数方程全部根的牛顿下山法 …… 第8章 插值与逼近 第9章 数值积分 第10章 常微分方程组的求解 第11章 数据处理 第12章 极值问题的求解 第13章 数学变换与滤波 第14章 特殊函数的计算 第15章 排序 第16章 查找 参考文献 作者介绍
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