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Python学习笔记整理。

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简介:
这份资料记录了我学习Python过程中的笔记,并详细阐述了如何有效地掌握这门编程语言。

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客服
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  • 我自己Python
    优质
    这份笔记是由个人精心编写的Python学习资料,涵盖了从基础语法到高级应用的各项内容,旨在帮助初学者和进阶用户系统地掌握Python编程技能。 自己总结的Python笔记适合初学者使用,排版简洁美观方便直接打印。以下是部分内容展示: 批量读取文件 ```python In [6]: import pandas as pd # 载入 pandas 包,并记为 pd In [7]: import os # 载入 os 包 In [8]: import glob # 载入 glob 包 In [9]: a = glob.glob(*.csv) # 获取工作目录下的文件列表,这里的 *.csv 表示所有 csv 文件 In [10]: data0 = pd.read_csv(a[0], engine=python, encoding=gbk) # 读取第一个文件 In [12]: for i in range(1, len(a)): ...: data = pd.read_csv(a[i], engine=python, encoding=gbk) # 循环读取后续的 csv 文件 ...: data0 = pd.concat([data0, data], axis=0) # 将每次读取的数据按行合并到一起,axis=0 表示按行方向合并 ``` 注意:`pd.concat()` 中的 `axis=1` 用于列向合并(横向拼接),而上述代码中的 `axis=0` 是为了说明如何进行行向合并。
  • Python基础知识
    优质
    《Python基础知识学习与整理笔记》是一份系统化的学习资料,涵盖了Python编程语言的基础概念、语法结构以及常用功能模块。适合初学者和进阶者参考使用,帮助读者快速掌握Python开发技能。 此资料为本人在学习Python过程中的笔记,以及如何学习Python的总结。
  • 深度
    优质
    《深度学习笔记整理》是一份系统性的学习资料汇总,涵盖了从基础理论到高级应用的知识点,旨在帮助学习者构建完整的深度学习知识框架。 整理得很清楚的深度学习笔记,非常适合入门学习,点赞!
  • C++(个人过程中
    优质
    本资料为个人在学习C++编程语言过程中的手记与心得,包含基础语法、数据结构及常见问题解决方案等内容。适合初学者参考使用。 这段笔记是我学习C++程序设计课程时所做的记录。由于是临时决定开始学习C++,我根据需要进行有针对性的学习。目前我已经学到了“文件输入输出流”这部分内容,而项目中暂时不需要使用模板相关知识,所以暂且学到这里为止。后续肯定还会继续深入学习的。 这门课的教学质量很高,不像一些培训课程那样囫囵吞枣、不求甚解。老师发布的作业也非常适合像我们这样自学的人。
  • Linux【系列
    优质
    本系列文档旨在系统地记录和分享个人在学习Linux过程中的心得与技巧,内容涵盖命令行操作、系统管理及软件开发等各个方面。 我整理了一些关于Linux的学习笔记,并将它们发布到了博客上。这些文档便于保存与查阅,全部免费提供。 这份系列共有12篇文章,类似于手册的形式,适合快速学习参考,易于掌握: - Linux笔记——vim常用操作及扩展补充[手册] - Linux笔记——linux常用命令集合 - Linux笔记——命令:awk - Linux笔记——命令:sed - Linux笔记——命令:grep - Linux笔记——命令:find - Linux笔记——命令:Sort, uniq, join, cut, paste, split - Linux笔记——shell基础:变量&本地变量&位置参数&特定变量参数 - Linux笔记——条件测试test - Linux笔记——控制流 - Linux笔记——shell补充:参数传递&函数等 - Linux笔记——正则表达式入门及应用 - Linux笔记——linux进程 - Linux笔记——SVN命令总结 另外,还有一篇关于rpm和yum包管理的命令总结。
  • OPNET(个人
    优质
    本笔记为个人整理的OPNET网络仿真软件学习资料,涵盖基础概念、操作技巧及案例分析等内容,旨在帮助初学者快速上手并深入理解OPNET的应用与开发。 自行开发模型是有一定难度的,在开始之前务必确保你对所需的协议和流程有充分的理解。对于复杂的系统来说,遵循软件工程的设计步骤是必要的,而工具虽然重要但并不是决定性的因素。
  • 深度系列
    优质
    本系列文章为个人在深度学习领域的学习与研究过程中所做的笔记汇总和心得分享,旨在帮助其他学习者系统掌握相关知识和技术要点。 深度学习学习笔记整理系列。
  • Python数据处
    优质
    《Python数据处理学习笔记》是一份详细记录使用Python进行数据分析与处理的学习资料,涵盖基础语法、常用库如Pandas和NumPy的应用以及实际项目案例。适合编程初学者及数据爱好者参考学习。 NumPy是Numeric Python的缩写,它是一个开源科学计算库,并已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分。NumPy提供了丰富的数学函数、强大的多维数组对象以及出色的运算性能。尽管Python因其灵活性和易用性而广受欢迎,但它并不是专门为科学计算设计的语言,在开发效率和执行效率方面并不适合直接用于数据分析,尤其是大数据的分析处理。幸运的是,NumPy为Python增添了强大的功能,在保留其语言优势的同时大大增强了科学计算和数据处理能力。更为重要的是,NumPy与SciPy、Matplotlib、SciKits等众多其他Python科学库紧密结合在一起,共同构建了一个完整的科学计算生态系统。毫不夸张地说,使用Python进行数据分析时,NumPy是必不可少的工具。