如何系统地自学 Python?


Python 其实挺简单的,也挺强大的。

我用 Python 做科学计算,自学一年,也记了一年的笔记。

笔记链接:

  • Github:lijin-THU/notes-python
  • Nbviewer:Jupyter Notebook Viewer
  • 网页:lijin-thu.github.io

笔记目录:

  • 01. Python 工具
    • 01.01 Python 简介
    • 01.02 Ipython 解释器
    • 01.03 Ipython notebook
    • 01.04 使用 Anaconda
  • 02. Python 基础
    • 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. Numpy
    • 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. Scipy
    • 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. Python 进阶
    • 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. Matplotlib
    • 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. 使用其他语言进行扩展
    • 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. 面向对象编程
    • 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. Theano 基础
    • 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. 有趣的第三方模块
    • 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. 有用的工具
    • 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. Pandas
    • 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

你可能感兴趣的:(python)