中文 Python 笔记
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中文 Python 笔记
版本：0.0.1
作者：李金
邮件：lijinwithyou@gmail.com
由于涉及著作权的问题，对基于本笔记所做的修订、改编，目前不做任何正式授权。
笔记内容仅供学习参考，未经允许，请勿用于任何商业用途。
Github 加载 .ipynb 的速度较慢，建议在 Nbviewer 中查看该项目。
基于本笔记的实体书：《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》已经出版。
京东自营链接： https://item.jd.com/12328920.html
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简介
大部分内容来自网络。
默认安装了 Python 2.7，以及相关的第三方包 ipython， numpy， scipy，pandas。
life is short. use python.
推荐使用 Anaconda，这个IDE集成了大部分常用的包。
笔记内容使用 jupyter notebook 来展示。
安装好 Python 和相应的包之后，可以在命令行下输入：
$ jupyter notebookjupyter notebook。
基本环境配置
- 更新环境
conda update conda
conda update anaconda参考
- Enthought Training on Demand
- Computational Statistics in Python
- Scipy.org
- Deep Learning Tutorials
- High Performance Scientific Computing
- Scipy Lectures
- Pandas.org
目录
可以在 Notebook 中打开 generate static files.ipynb，或者命令行中运行代码 generatestaticfiles.py 来生成静态的 HTML 文件。
- 01.01 Python 简介 - 01.02 Ipython 解释器 - 01.03 Ipython notebook - 01.04 使用 Anaconda - 02.01 Python 入门演示 - 02.02 Python 数据类型 - 02.03 数字 - 02.04 字符串 - 02.05 索引和分片 - 02.06 列表 - 02.07 可变和不可变类型 - 02.08 元组 - 02.09 列表与元组的速度比较 - 02.10 字典 - 02.11 集合 - 02.12 不可变集合 - 02.13 Python 赋值机制 - 02.14 判断语句 - 02.15 循环 - 02.16 列表推导式 - 02.17 函数 - 02.18 模块和包 - 02.19 异常 - 02.20 警告 - 02.21 文件读写 - 03.01 Numpy 简介 - 03.02 Matplotlib 基础 - 03.03 Numpy 数组及其索引 - 03.04 数组类型 - 03.05 数组方法 - 03.06 数组排序 - 03.07 数组形状 - 03.08 对角线 - 03.09 数组与字符串的转换 - 03.10 数组属性方法总结 - 03.11 生成数组的函数 - 03.12 矩阵 - 03.13 一般函数 - 03.14 向量化函数 - 03.15 二元运算 - 03.16 ufunc 对象 - 03.17 choose 函数实现条件筛选 - 03.18 数组广播机制 - 03.19 数组读写 - 03.20 结构化数组 - 03.21 记录数组 - 03.22 内存映射 - 03.23 从 Matlab 到 Numpy - 04.01 SCIentific PYthon 简介 - 04.02 插值 - 04.03 概率统计方法 - 04.04 曲线拟合 - 04.05 最小化函数 - 04.06 积分 - 04.07 解微分方程 - 04.08 稀疏矩阵 - 04.09 线性代数 - 04.10 稀疏矩阵的线性代数 - 05.01 sys 模块简介 - 05.02 与操作系统进行交互：os 模块 - 05.03 CSV 文件和 csv 模块 - 05.04 正则表达式和 re 模块 - 05.05 datetime 模块 - 05.06 SQL 数据库 - 05.07 对象关系映射 - 05.08 函数进阶：参数传递，高阶函数，lambda 匿名函数，global 变量，递归 - 05.09 迭代器 - 05.10 生成器 - 05.11 with 语句和上下文管理器 - 05.12 修饰符 - 05.13 修饰符的使用 - 05.14 operator, functools, itertools, toolz, fn, funcy 模块 - 05.15 作用域 - 05.16 动态编译 - 06.01 Pyplot 教程 - 06.02 使用 style 来配置 pyplot 风格 - 06.03 处理文本（基础） - 06.04 处理文本（数学表达式） - 06.05 图像基础 - 06.06 注释 - 06.07 标签 - 06.08 figures, subplots, axes 和 ticks 对象 - 06.09 不要迷信默认设置 - 06.10 各种绘图实例 - 07.01 简介 - 07.02 Python 扩展模块 - 07.03 Cython：Cython 基础，将源代码转换成扩展模块 - 07.04 Cython：Cython 语法，调用其他C库 - 07.05 Cython：class 和 cdef class，使用 C++ - 07.06 Cython：Typed memoryviews - 07.07 生成编译注释 - 07.08 ctypes - 08.01 简介 - 08.02 使用 OOP 对森林火灾建模 - 08.03 什么是对象？ - 08.04 定义 class - 08.05 特殊方法 - 08.06 属性 - 08.07 森林火灾模拟 - 08.08 继承 - 08.09 super() 函数 - 08.10 重定义森林火灾模拟 - 08.11 接口 - 08.12 共有，私有和特殊方法和属性 - 08.13 多重继承 - 09.01 Theano 简介及其安装 - 09.02 Theano 基础 - 09.03 Theano 在 Windows 上的配置 - 09.04 Theano 符号图结构 - 09.05 Theano 配置和编译模式 - 09.06 Theano 条件语句 - 09.07 Theano 循环：scan（详解） - 09.08 Theano 实例：线性回归 - 09.09 Theano 实例：Logistic 回归 - 09.10 Theano 实例：Softmax 回归 - 09.11 Theano 实例：人工神经网络 - 09.12 Theano 随机数流变量 - 09.13 Theano 实例：更复杂的网络 - 09.14 Theano 实例：卷积神经网络 - 09.15 Theano tensor 模块：基础 - 09.16 Theano tensor 模块：索引 - 09.17 Theano tensor 模块：操作符和逐元素操作 - 09.18 Theano tensor 模块：nnet 子模块 - 09.19 Theano tensor 模块：conv 子模块 - 10.01 使用 basemap 画地图 - 10.02 使用 cartopy 画地图 - 10.03 探索 NBA 数据 - 10.04 金庸的武侠世界 - 11.01 pprint 模块：打印 Python 对象 - 11.02 pickle, cPickle 模块：序列化 Python 对象 - 11.03 json 模块：处理 JSON 数据 - 11.04 glob 模块：文件模式匹配 - 11.05 shutil 模块：高级文件操作 - 11.06 gzip, zipfile, tarfile 模块：处理压缩文件 - 11.07 logging 模块：记录日志 - 11.08 string 模块：字符串处理 - 11.09 collections 模块：更多数据结构 - 11.10 requests 模块：HTTP for Human - 12.01 十分钟上手 Pandas - 12.02 一维数据结构：Series - 12.03 二维数据结构：DataFrame
