零基础入门必看,最强Python编程三剑客

Python搞数据的三剑客【#2023】 阅读详情

从0开始学Python,就问你一句:慌不慌?
这是最近朋友问我的。
说句实在的,那时候刚开始学Python的时候很慌,可能是因为你自己没有完整的规划,其实就是不知道从何下手,七七八八乱学一通自然还是觉得无厘头。但现在,我要跟你讲,莫慌!我得到一套最强 “Python编程三剑客”:《Python编程:从入门到实践》+《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》+《Python极客项目编程-完整版》,翻阅之后,我大致地整理了一番(pdf),很硬核!

第一本:《Python编程:从入门到实践》

适合任何年龄的读者阅读,它不要求你有任何 Python 编程经验,旨在让你尽快学会 Python ,以便能够编写能正确运行的程序 —— 游戏、数据可视化和 Web 应用程序,同时掌握让你终身受益的基本编程知识。

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1.1《Python编程:从入门到实践》第一部分:基础知识

介绍编写 Python 程序所需要熟悉的基本概念,其中很多都适用于所有编程语言,因此它们在你的整个程序员生涯中都很有用。

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  • 第1章:介绍在计算机中安装 Python ,并运行第一个程序 —— 它在屏幕上打印消息 “Hello world!” 。

  • 第2章:论述如何在变量中存储信息以及如何使用文本和数字。

  • 第3章和第4章:介绍列表。使用列表能够在一个变量中存储任意数量的信息,从而高效地处理数据:只需几行代码,你就能够处理数百、数千乃至数百万个值。

  • 第5章:讲解使用 if 语句来编写这样的代码:在特定条件满足时采取一种措施,而在该条件不满足时采取另一种措施。

  • 第6章:演示如何使用 Python 字典,将不同的信息关联起来。与列表一样,你也可以根据需要在字典中存储任意数量的信息。

  • 第7章:讲解如何从用户那里获取输入,以让程序变成交互式的。你还将学习 while 循环,它不断地运行代码块,直到指定的条件不再满足为止。

  • 第8章:介绍编写函数。函数是执行特定任务的被命名的代码块,你可以根据需要随时运行它。

  • 第9章:介绍类,它让你能够模拟实物,如小狗、小猫、人、汽车、火箭等,让你的代码能够表示任何真实或抽象的东西。

  • 第10章:介绍如何使用文件,以及如何处理错误以免程序意外地崩溃。你需要在程序关闭前保存数据,并在程序再次运行时读取它们。你将学习 Python 异常,它们让你能够未雨绸缪,从而让程序妥善地处理错误。

  • 第11章:为代码编写测试,以核实程序是否像你期望的那样工作。这样,扩展程序时,你就不用担心引入新的 bug 。要想脱离初级程序员的阵容,跻身于中级程序员的行列,测试代码是你必须掌握的基本技能之一。

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1.2《Python编程:从入门到实践》第二部分:项目

通过动手开发项目,可学到新技能,并更深入地理解第一部分介绍的概念。且第二部分包含三个不同类型的项目,你可以选择完成其中的任何一个项目或全部项目,完成这些项目的顺序无关紧要。

  • 项目1:外星人入侵:使用 Python 开发游戏

该项目 “ 外星人入侵 ” (第 12~14 章)中,你将使用 Pygame 包来开发一款 2D 游戏,它在玩家每消灭一群向下移动的外星人后,都将玩家提高一个等级;而等级越高,游戏的节奏越快,难度越大。完成这个项目后,你将获得自己动手使用 Pygame 开发 2D 游戏所需的技能。

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  • 项目2:数据可视化

“ 数据可视化 ” 项目始于第 15 章,你将学习如何使用 matplotlib 和 Pygal 来生成数据,以及根据这些数据创建实用而漂亮的图表;第 16 章介绍如何从网上获取数据,并将它们提供给可视化包以创建天气图和世界人口地图;最后,第 17 章介绍如何编写自动下载数据并对其进行可视化的程序。学习可视化让你可以探索数据挖掘领域,这是当前在全球都非常吃香的技能。

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  • 项目3:Web 应用程序

在 “Web 应用程序 ” 项目(第 18~20 章)中,你将使用 Django 包来创建一个简单的 Web 应用程序,它让用户能够记录任意多个一直在学习的主题。用户将通过指定用户名和密码来创建账户,输入主题,并编写条目来记录学习的内容。你还将学习如何部署应用程序,让世界上的任何人都能够访问它。
完成这个项目后,你将能够自己动手创建一个简单的 Web 应用程序,并能够深入学习其他有关如何使用 Django 开发应用程序的资料

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第二本:《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》

这是一本面向实践的 Python 编程实用指南。其目的,不仅是介绍 Python语言的基础知识,而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。适合任何想要通过 Python 学习编程的读者,尤其适合缺乏编程基础的初学者。且每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目,帮助读者巩固所学的知识。附录部分提供了所有习题的解答。

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2.1《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》第一部分:Python 编程基础

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  • 第1章:Python 基础,介绍了表达式、Python 指令的最基本类型,以及如何使用 Python 交互式环境来尝试运行代码。

  • 第2章:控制流,解释了如何让程序决定执行哪些指令,以便代码能够智能地响应不同的情况。

  • 第3章:函数,介绍了如何定义自己的函数,以便将代码组织成可管理的部分。

  • 第4章:列表,介绍了列表数据类型,解释了如何组织数据。

  • 第5章:字典和结构化数据,介绍了字典数据类型,展示了更强大的数据组织方法。

  • 第6章:字符串操作,介绍了处理文本数据(在 Python中称为字符串)。
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2.2《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》第二部分:自动化任务

- 第7章:模式匹配与正则表达式,介绍了 Python 如何用正则表达式处理字符串,以及查找文本模式。

  • 第8章:读写文件,解释了程序如何读取文本文件的内容,并将信息保存到硬盘的文件中。

  • 第9章:组织文件,展示了 Python 如何用比手工操作快得多的速度,复制、移动、重命名和删除大量的文件,也解释了压缩和解压缩文件。

  • 第10章:调试,展示了如何使用 Python 的缺陷查找和缺陷修复工具。

  • 第11章:从 Web 抓取信息,展示了如何编程来自动下载网页,解析它们,获取信息。这称为从 Web 抓取信息。

  • 第12章:处理 Excel 电子表格,介绍了编程处理 Excel 电子表格,这样你就不必去阅读它们。如果你必须分析成百上千的文档,这是很有帮助的。

  • 第13章:处理 PDF 和 Word 文档,介绍了编程读取 Word 和 PDF 文档。

  • 第14章:处理CSV 文件和JSON 数据,解释了如何编程操作CSV 和JSON 文件。

  • 第15章:保持时间、计划任务和启动程序,解释了 Python 程序如何处理时间和日期,如何安排计算机在特定时间执行任务。这一章也展示了 Python 程序如何启动非 Python 程序。

  • 第16章:发送电子邮件和短信,解释了如何编程来发送电子邮件和短信。

  • 第17章:操作图像,解释了如何编程来操作 JPG 或 PNG 这样的图像。

  • 第18章:用 GUI 自动化控制键盘和鼠标,解释了如何编程控制鼠标和键盘,自动化鼠标点击和击键。

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第三本:《《Python极客项目编程-完整版》

通过 14 个有趣的项目,帮助和鼓励读者探索 Python 编程的世界。适合那些想要通过 Python
编程来进行尝试和探索的读者,适合了解基本的Python 语法和基本的编程概念的读者进一步学习,对于 Python
程序员有一定的启发和参考价值。

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OK,篇幅有限,最强 “Python编程三剑客” :《Python编程:从入门到实践》+《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》+《Python极客项目编程-完整版》就介绍到此。

读者福利:知道你对Python感兴趣,便准备了这套python学习资料

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

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xiangxueerfei的博客 1775

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2301_81900439的博客 1792

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2301_81900494的博客 1309
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