来了,超强 Python资料(全彩打印)!

Python入门最完整的基础知识大全【纯干货,建议收藏】 阅读详情

为了帮助大家更好地学习Python,我们精心整理了一份包含800个程序案例的Python学习资料,这些案例涵盖了Python编程的各个方面,无论是初学者还是有一定编程基础的人都能从中受益。

这本资料以约 800 个程序实例讲解了:

  • 完整的 Python 语法;

  • Python 的输入与输出;

  • Python 的数据型态;

  • 列表 (list) 、元组 (tuple) 、 字典 (dict) 、集合 (set);

  • 函数设计;

  • 类别设计;

  • 使用系统与外部模块 (module) ;

  • 设计自己的模块 (module);

  • 文件压缩与解压缩;

  • 程序除错与异常处理;

  • 文件读写与目录管理;

  • 正则表达式(Regular Expression)与文字探勘;

  • 剪贴簿(clipboard);

  • Word、PDF文件处理;

  • Excel、 CSV、 Json文件处理;

  • 图表绘制;

  • 电子邮件与简讯;

  • 鼠标与键盘控制;

  • 人脸识别系统;

  • ORcode制作;

  • 多任务与多线程;

  • 动画、音效、游戏设计;

  • 网络爬虫与伪装浏览器;

  • 图像处理与文字识别;

  • 设计机场出入境人脸识别系统……

相信通过这本资料你可以轻松学会 Python 语法与应用,并逐步向Python高手之路迈进!

全文共计34个章节520页内容,详细到无微不至,涉及面非常宽广,技能拓展非常丰富。由国内顶级院校大佬编撰,内容通俗易懂。

第1章:基本观念

第2章:认识变量与基本数学运算

第3章:Python的基本数据类型

第4章:基本输入与输出

第 5章:程序的流程控制使用if语句

第6章:列表(List)

第7章:循环设计

第8章:元组(Tuple)

第9章:字典(Dict)

第 10章:集合(set)

第 11章:函数设计

第12章:类-面向对象 的 程序设计

第13章:设计与 应用模块

第14章:文件的读取与写入

第15章:程序除错与 异常处理

第16章:正则 表达式

第17章:使用python处理Word文件

第18章:使用python处理PDF文件

第19章:使用Python处理EXCEL文件

第20章:使用 Python处理CSV文件

第21章:网络爬虫

第22章:Selenium网络爬虫的王者

第23章:数据图表的设计

第24章:JSON资料

第25章:用Python传送手机短信

第26章:python与SQLite数据库

第27章:用python处理 图像 文件

第28章:用python控制鼠标、屏幕与键盘

第29章:文字识别系统

第30章:多任务与多线程

第31章:海龟绘图

第32章:动画与游戏

第33章:声音的控制

第34章:人脸识别系统设计

附录1 安装python

附录2 安装第三方模块

附录3 函数或方法索引表

附录4 RGB色彩表

学习资源推荐

除了上述分享,如果你也喜欢编程,想通过学习Python获取更高薪资,这里给大家分享一份Python学习资料。

这里给大家展示一下我进的兼职群和最近接单的截图

兼职群

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😝朋友们如果有需要的话,可以 V扫描下方二维码联系领取,也可以内推兼职群哦~

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错,但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!

1.Python学习路线

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python学习路线图1

2.Python基础学习

01.开发工具

02.学习笔记

在这里插入图片描述

03.学习视频

在这里插入图片描述

3.Python小白必备手册

图片

4.数据分析全套资源

在这里插入图片描述

5.Python面试集锦

01.面试资料

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

02.简历模板

在这里插入图片描述

因篇幅有限,仅展示部分资料,添加上方即可获取👆

------ 🙇‍♂️ 本文转自网络,如有侵权,请联系删除 🙇‍♂️ ------
廖雪峰python教程打印版(完整版)(.pdf) 这是继“第一部分”后完整版的pdf,并为其添加了书签。不过没有包括“实战部分”,原因注明在文档末尾了,大家下载后顺便给个评分嘛。 立即下载

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贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯(Bayes)统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外,还要利用参数的先验信息,因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”,近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。  本书共分六章。第1章是绪论,介绍了贝叶斯统计的若干基本概念,同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法,包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题,书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。  大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容,教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲,留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。  作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容,以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。  本书编写准备过程中,中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版,作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

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