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Python学习书单合集

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简介:
《Python学习书单合集》汇集了从入门到高级的各种Python编程书籍推荐,涵盖Web开发、数据分析、机器学习等多个领域,是Python程序员进阶路上的好帮手。 这里推荐十本专业的Python学习书籍,适合初学者或正在深入学习的朋友们参考。这些书包括《简明Python教程》、《Python基础教程》、《Python核心编程》、《Head First Python》以及《Python语言入门》,都是很好的学习资源。

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客服
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  • Python
    优质
    《Python学习书单合集》汇集了从入门到高级的各种Python编程书籍推荐,涵盖Web开发、数据分析、机器学习等多个领域,是Python程序员进阶路上的好帮手。 这里推荐十本专业的Python学习书籍,适合初学者或正在深入学习的朋友们参考。这些书包括《简明Python教程》、《Python基础教程》、《Python核心编程》、《Head First Python》以及《Python语言入门》,都是很好的学习资源。
  • Boost
    优质
    《Boost学习书籍合集》是一套全面解析Boost库各个组件的电子书系列,旨在帮助程序员深入理解并高效运用C++编程技术。 An Introduction to Boost.chm Beyond the C++ Standard Library (中文版).pdf Boost And STL学习资料 .chm boost graph library.pdf Boost程序库完全开发指南.pdf Boost学习指南.pdf 智能指针的标准之争 Boost_vs_Loki.pdf
  • Python的数据
    优质
    Python学习的数据集合集是一本全面介绍如何在Python编程中使用数据结构和集合操作的教程。它涵盖了列表、元组、字典及集合等核心概念,并提供了大量实例与练习,帮助读者掌握高效处理数据的方法。适合编程初学者及进阶用户参考。 Python机器学习常用数据集包括fandango_scores.csv、titanic_train.csv、percent-bachelors-degrees-women-usa.csv、tips.csv、UNRATE.csv以及train.csv,一站式供应,希望您喜欢~~~
  • Python机器资源小
    优质
    本合集整理了各类优质的Python机器学习资源,旨在帮助初学者和专业人士快速掌握机器学习技术与实践应用。 Python机器学习资料小合集涵盖了机器学习的十大算法以及Python在机器学习中的应用指导。此外,还包括了一些常用的训练代码和数据集。
  • Python记录——与字典
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    本篇博客是个人Python学习过程中的总结和思考,主要围绕集合与字典这两种数据结构进行探讨,分享了它们的基本操作、应用场景以及一些实用技巧。适合编程初学者参考学习。 Python学习笔记——集合与字典 1. 集合的基本概念 在Python中,集合是一种重要的数据结构,它反映了数学中的无序且元素不重复的组合特性。这些元素必须是固定的数据类型,并支持哈希运算以便于快速查找和操作。 我们可以使用大括号 `{}` 或 `set()` 函数来创建一个集合实例: ```python s = {1, dream, 2, (3, 4)} ``` `set(x)` 接收任何组合数据类型的参数,并返回一个新的不重复元素的集合。Python 提供了多种方法操作集合,如 `add()`, `clear()`, `copy()`, `pop()`, `discard()` 和 `remove()` 等。 2. 字典的基本概念 字典是另一种重要的数据结构,用于通过键来查找对应的值。它以键-值对的形式存储信息。创建一个字典可以使用大括号 `{}`: ```python D = {China: Beijing, France: Paris, USA: Washington DC} ``` 访问字典中的特定元素可以通过其相应的键实现,例如 `D[China]` 返回 `Beijing`。我们还可以通过中括号 `[key]` 赋值来修改字典的键-值对。 Python 的字典提供了多种方法以支持不同的操作需求,包括:获取所有键 (`keys()`)、获取所有值 (`values()`)、获取所有的键-值对 (`items()`)、安全地访问特定键对应的值(`get(key, default)`)、移除并返回一个随机的键值对(`popitem()`)以及清空字典(`clear()` )。 遍历字典时,可以使用 `for key in D:` 来获取所有的键。如果需要同时获得键和值,则可利用 `D.items()` 方法: ```python for key, value in D.items(): print(fKey: {key}, Value: {value}) ``` 总结来说,在Python编程中,集合和字典都是处理数据的有效工具:前者用于去重及成员关系测试;后者则用来存储并快速查找键对应的值。它们均为可变类型,可以动态地添加或删除元素,并提供了丰富的操作方法以方便程序的编写与维护。
  • Python者练实例.zip
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    本资源包含一系列专为Python编程初学者设计的实践案例与习题,涵盖基础语法到简单应用项目,旨在通过动手操作帮助学习者巩固理论知识并提升实战技能。 Python小例子、小Demo一网打尽。涵盖Python基础、Web开发、数据科学、机器学习、TensorFlow以及Pytorch等领域的小型示例代码。每个例子仅需60秒即可掌握,帮助你系统地从入门到精通Python编程语言。最新版本的《Python之路.1.1.pdf》包括7个章节:Python基础,字符串和正则表达式操作,文件处理,日期管理,实用工具介绍以及绘图示例等章节,共计包含147个小例子。
  • 关于ROS的14本.rar
    优质
    本资源为一份精心整理的ROS(Robot Operating System)学习书籍集合,包含14本相关电子书,涵盖从入门到高级应用的所有方面,是机器人开发者和爱好者的宝贵资料库。 ROS是一个用于机器人编程的框架,它将原本独立的零部件整合在一起,并为它们提供了通信架构。尽管名为操作系统,但ROS并非像Windows或Mac那样的传统操作系统;相反,它是连接操作系统的中间件,负责建立基于ROS的应用程序之间的沟通桥梁。因此,在Linux环境下运行时,它可以更好地组织和执行机器人的感知、决策及控制算法。
  • Python字典与心得小结
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    本篇文章主要总结了作者在学习Python中字典和集合过程中的一些心得体会,旨在帮助初学者更好地理解和运用这两种重要的数据结构。文中不仅包含了理论知识,还结合了一些实际的应用案例来加深理解。通过阅读本文,读者可以掌握如何高效地使用字典与集合解决实际问题,并且能够避免一些常见的陷阱。 Python中的字典(Dictionary)和集合(Set)是处理数据的重要工具。 **字典(Dictionary)** 在Python里,字典是一种映射类型的数据结构,允许通过键来访问或操作值。它没有固定的顺序,在遍历时不能保证插入的顺序一致。作为键的对象必须不可变,如字符串、数字和元组;而值可以是任何类型的对象。 创建字典的基本语法如下: ```python dict = {key1: value1, key2: value2, ...} ``` 例如: ```python d1 = {x: 1, y: 2, z: 3} ``` 字典支持的操作包括: - `len(D)`:返回键值对的数量。 - `D[k]`:获取对应键k的值,若不存在则抛出`KeyError`异常。 - `D[k] = x`:设置键k对应的值为x。 - `del D[k]`:从字典中移除键k及其关联的值。 - `k in D`:判断键k是否存在于字典D。 此外,还有以下方法: - `D.clear()`:清除所有元素。 - `D.copy()`:创建浅复制的新字典。 - `D.get(k[,d])`:获取键对应的值或返回默认的None或其他指定值。 - `D.items()`:以元组形式列出所有的`(key, value)`对。 - `D.values()`:列出所有值。 - `D.keys()`:列出所有键名。 - `D.pop(k[,d])`:移除并返回键k对应的值,如果未设置默认值且该键不存在,则抛出异常。 - `D.popitem()`:随机删除一个`(key, value)`对。 **集合(Set)** Python中的集合是另一种无序数据结构,只包含唯一元素。这些元素必须可哈希的、不可变的对象。 创建集合的基本语法如下: ```python set = {element1, element2, ...} ``` 例如: ```python s1 = {1, 2, 3} ``` 集合支持的操作包括: - `len(S)`:返回S中的元素数量。 - `element in S`:检查元素是否在S中存在。 - `S.add(element)`:向集合添加一个新元素。 - `S.remove(element)`:从集合移除指定的元素。 - `S.union(other_set)`:得到两个集合的并集。 - `S.intersection(other_set)`:获取交集部分。 - `S.difference(other_set)`:返回不在另一个集合中的元素组成的新的集合实例。 - `S.symmetric_difference(other_set)`:获得两个集合中不重复的部分。 同时,也有类似字典的方法来操作和更新集合内容: - `copy()` 方法创建浅复制的新对象, - 更新方法如`update()`, `intersection_update()`, `difference_update()`, 和`symmetric_difference_update()`等用于直接修改当前的集合实例。 总结来说,在Python编程中可以根据具体需求选择使用字典还是集合,以达到提高代码效率和清晰度的目的。
  • Python.rar
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    本资源为《Python练习题合集》,包含了从基础到高级的各种编程习题,适合不同水平的学习者巩固和提高Python编程技能。 **Python编程语言基础** Python是一种高级且通用的编程语言,在简洁、易读的语法方面享有盛誉,并被广泛应用于数据处理、Web开发、科学计算以及自动化任务等多个领域。初学者通过练习题来巩固基础知识是非常重要的,因为这有助于理解和掌握Python的基本概念。 1. **变量与数据类型** 在Python中,无需预声明即可直接赋值给变量。它支持多种数据类型,包括整型(int)、浮点型(float)、字符串(str)和布尔型(bool)。练习题可能会涉及转换数据类型、比较变量或运算符优先级等内容。 2. **控制结构** 控制结构涵盖条件语句如if-elif-else以及循环如for与while。此外,异常处理也是重要的一部分。通过解决相关练习题,可以更好地理解这些概念在实际编程中的应用。 3. **函数** Python的函数定义简单且支持参数和返回值。练习中可能包括创建、调用及传递参数给函数等内容,并将介绍递归的概念与实现方法。 4. **列表、元组、字典和集合** 这是Python的数据结构,用于组织和存储数据。列表是可变有序序列;元组为不可变更的有序集;字典则是无序键值对组合;集合则是一种不重复元素构成的无序合集。理解这些特点及其操作方法对于掌握Python编程至关重要。 5. **字符串操作** 在Python中,字符串被视为不可更改对象但提供了多种内置函数如切片、查找和替换等来处理文本数据。练习题将帮助你学习如何高效地管理与修改字符串内容。 6. **模块和包** 利用导入标准库或第三方扩展插件可极大丰富程序功能。例如math模块提供数学运算,os用于操作系统交互;而numpy及pandas则常被用来进行数据分析工作。 7. **面向对象编程** Python支持类定义、实例化以及继承等面向对象特性。通过练习题深入理解如何创建和使用自定义类将有助于提升项目开发能力。 8. **文件操作** 读写文件是常见的程序需求,而Python提供了直观的接口来实现这一功能。练习可能涵盖打开/关闭文件及读取文本或二进制数据等任务。 9. **异常处理** 在构建健壮的应用时捕获和响应可能出现的问题至关重要。使用try-except语句可以有效地完成这项工作,在Python中尤其如此。 10. **利用标准库资源** Python的标准库包括许多实用工具,如datetime模块用于日期时间管理、random生成随机数以及sys获取系统信息等。通过练习题熟悉并掌握这些功能将大有裨益。 解答《Python练习题集合.pdf》中的题目不仅有助于巩固基础知识,还能提高解决问题的能力,并为后续更深入的学习和项目实践奠定坚实基础。理论知识与实际应用相结合是学习编程的关键所在。
  • MakefilePDF
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    《Makefile学习PDF合集》是一份全面汇总的电子书资源包,包含了关于自动化构建工具Makefile的学习资料和教程。适合编程爱好者和技术开发人员阅读参考,帮助读者快速掌握Makefile编写技巧和最佳实践。 《跟我一起写Makefile-陈皓.pdf》、《深入理解软件构造系统 原理与最佳实践.pdf》以及《Managing Projects with GNU Make.pdf》的相关微博内容可以在博客园的某篇文章中找到。这篇文章详细介绍了这些书籍的内容和使用方法,对于学习Makefile及其相关技术非常有帮助。