Python3智能数据分析快速入门

Python3基础教程.pdf

超详细的入门教程，内容涵盖Python编程的方方面面，500多页完整版，高清版 超详细的入门教程，内容涵盖Python编程的方方面面，500多页完整版，高清版

python基础教程 第三版 中文 高清 pdf

目录 第1 章 快速上手：基础知识 1.1 交互式解释器 1.2 算法是什么 1.3 数和表达式 1.4 变量 1.5 语句 1.6 获取用户输入 1.7 函数 1.8 模块 1.8.1 cmath和复数 1.8.2 回到未来 1.9 保存并执行程序 1.9.1 从命令提示符运行 Python 脚本 1.9.2 让脚本像普通程序一样 1.9.3 注释 1.10 字符串 1.10.1 单引号字符串以及对引号转义 1.10.2 拼接字符串 1.10.3 字符串表示 str和 repr 1.10.4 长字符串、原始字符串和字节 1.11 小结 1.11.1 本章介绍的新函数 1.11.2 预告 第2 章 列表和元组 2.1 序列概述 2.2 通用的序列操作 2.2.1 索引 2.2.2 切片 2.2.3 序列相加 2.2.4 乘法 2.2.5 成员资格 2.3 列表：Python的主力 2.3.1 函数 list 2.3.2 基本的列表操作 2.3.3 列表方法 2.4 元组：不可修改的序列 2.5 小结 2.5.1 本章介绍的新函数 2.5.2 预告 第3 章 使用字符串

python教程英语版-Python基础教程第3版英文原版pdf.pdf

python教程英语版_Python基础教程第3版英⽂原版pdf 资源名称：Python基础教程第3版 英⽂原版pdf Magnus Lie Hetland⼜更新他的 "Beginning Python From Novice to Professional"了，该书为第三版英⽂，基于Python3.5进⾏ 讲解，紧跟技术潮流。希望对Python爱好者有所帮助。 这是Python最新的介绍和实际参考。涵盖⼴泛的Python相关编程主题，包括语⾔处理、数据库集成、⽹络编程和Web服务，遵循良好的开 发原则。⼗个配套项⽬可以确保你很快上⼿。 更新以反映Python编程范例中的最新和Python 3中发现的⼏个最关键特性，开始Python还包括⾼级主题，如扩展Python和打包/分发 Python应⽤程序。 你会学到什么 跟随⼀个友好的，实⽤的语⾔关键特性指南，成为精通Python的程序员。 通过学习如何利⽤⾼级功能，如⽅法、异常和抽象，更快地编写代码。 深⼊了解现代Python编程范式，包括测试、⽂档、打包和分发 学习伴随着⼗个有趣的项⽬，包括⼀个P2P⽂件-共享应⽤程序，聊天客户端，视频

python基础教程 第三版 PDF文档+源码（高清 + 目录）珍藏版

第 1 章 快速上手：基础知识........................ 1 1.1 交互式解释器 ........................................... 1 1.2 算法是什么 ............................................... 2 1.3 数和表达式 ............................................... 3 1.4 变量 .......................................................... 5 1.5 语句 .......................................................... 5 1.6 获取用户输入 ........................................... 7 1.7 函数 .......................................................... 8 1.8 模块 .......................................................... 8 1.8.1 cmath 和复数 ................................. 9 1.8.2 回到未来 ......................................10 1.9 保存并执行程序 ......................................10 1.9.1 从命令提示符运行 Python 脚本..............................................12 1.9.2 让脚本像普通程序一样 ...............12 1.9.3 注释..............................................13 1.10 字符串....................................................13 1.10.1 单引号字符串以及对引号 转义 ..........................................14 1.10.2 拼接字符串 ..............................15 1.10.3 字符串表示 str 和 repr............15 1.10.4 长字符串、原始字符串和 字节 ..........................................16 1.11 小结 .......................................................21 1.11.1 本章介绍的新函数 ...................21 1.11.2 预告 ..........................................22 第 2 章 列表和元组........................................23 2.1 序列概述..................................................23 2.2 通用的序列操作 ......................................24 2.2.1 索引..............................................24 2.2.2 切片..............................................26 2.2.3 序列相加......................................28 2.2.4 乘法..............................................28 2.2.5 成员资格......................................29 2.3 列表： Python 的主力 ..............................31 2.3.1 函数 list......................................31 2.3.2 基本的列表操作 ..........................31 2.3.3 列表方法......................................33 2.4 元组：不可修改的序列...........................38 2.5 小

《python数据分析基础教程》.pdf

《python数据分析基础教程》 ⼀、导⼊常⽤numpy模块 from numpy import * //可以直接引⽤numpy中的属性XXX import numpy as np //引⽤numpy中的属性⼀定要np.XXX ⼆、常⽤函数以及转化关系 np.arange() 对应 python中的range() np.array() 对应 python中的list np.dtype() 对应 python中的type() tolist()函数可以将numpy数组转换成python列表： 列表转为数组： warning:Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 这个warning主要就是有些函数参数应该是输⼊数组，当输⼊列表时就会警告！！ 三、numpy中数组操作函数 数组组合函数 将ndarray对象构成的元组作为参数输⼊ (1)⽔平组合：hstack((a,b)) 或者concatenate((a,b),axis=1) (2)垂直组合：vstack((a,b)) 或者concatenate((a,b),axis=0) (3)列组合:column((a,b)) (4)⾏组合:row_stack((a,b)) 数组的分割函数 (1)⽔平分割：hsplit(a,3) 或者 split(a,3,axis=1) (2)垂直分割：vsplit(a,3) 或者 split(a,3,axis=0) 四、⽂件处理——os库 1.os.system() 运⾏shell命令 2.os.listdir(path) 获得⽬录中的内容 3.os.mkdir(path) 创建⽬录 4.os.rmdir(path) 删除⽬录 5.os.isdir(path) os.isfile(path) 判断是否为⽬录或者⽂件 6.os.remove(path) 删除⽂件 7.os.rename(old, new) 重命名⽂件或者⽬录 8.os.name 输出字符串指⽰正在使⽤的平台。如果是window 则⽤'nt'表⽰，对于Linux/Unix⽤户，它是'posix' 9.os.path.join() 在⽬录后⾯接上⽂件名 10.os.path.split() 返回⼀个路径的⽬录名和⽂件名 11.os.path.splitext() 分离⽂件名与扩展名 12.os.path.getsize(name) 获得⽂件⼤⼩，如果name是⽬录返回0L 14.os.path.abspath(")获得当前路径 15.os.path.dirname()返回⼀个路径的⽬录名 五、使⽤matplotlib画图(第九章 ) 前⾯⼏个列⼦主要讲解了通过多项式函数通过plt.plot()函数构建绘图，补充⼀下在机器学习中散点绘制 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) x1=[2, 2.6, 2.8] y1=[2, 2.4, 3] x2=[4,5 ,6] y2=[1.3, 2, 1.2] ax.scatter(x1,y1,s=20,c='red') ax.scatter(x2,y2,s=50,c='blue') plt.show() 另外：做数据分析——sklearn库 from sklearn import preprocessing 数据预处理：归⼀化、标准化、正则化处理 from sklearn import preprocessing preprocessing.normalize(features, norm='l2')//正则化

python数据分析pandas快速入门教程.pdf

python数据分析pandas快速入门教程，电子版书籍，带你学习python使用pandas数据处理

Python基础教程（第3版) 高清PDF

本书包括Python程序设计的方方面面：首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器；此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识；最后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程。

Python基础教程 (第3版)

Python基础教程(第3版)，最好的Python书籍，第3版，原版超清PDF

Python基础教程(第3版-高清文字py3.x).pdf

Python基础教程(第3版)，久负盛名的图灵Python入门经典！针对python 3 中文高清文字版，非扫描版，包含书签目录！

最经典的Python教程:Python基础教程(第3版)

最经典的Python教程:Python基础教程(第3版),中文,高清,带目录,最新版,超值

《Pyhton基础教程》[挪]Magnus Lie Hetland著

此压缩包包含一份《Pyhton基础教程》中文版第三版（带标签），一份《Pyhton基础教程》中文版第二版修订版，一份《Pyhton基础教程》英文版第二版，所以想学Python2和Python3的就可以都下载下来阅读学习了，还能有个中...

Core.Python.Applications.Programming, 3rdm epub

中文名称为《Python应用核心编程(第3版)》，最经典的Python实用提高教程，前提是对Python有基础的了解。epub的版本是完整版本，pdf的都有些页面不全

python大作业 含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码（2016-2021全国各地区粮食产量）.rar

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。运行本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运行。文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码

python做的《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码，最还原的

Python金融量化的高级库：TA-Lib-0.4.24（包含python3.7、3.8、3.9、3.10的32位和64位版本）

TA-Lib（Technical Analysis Library, 即技术分析库）是Python金融量化的高级库，涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标，如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等。但很多人安装指标计算ta-lib库就总报错，就可以在这里找到包下载后安装。 文件举例：TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 命名解释：包名-版本号-cp37代表适用于python3.7版本-win代表windows平台-amd64表示64位版本（与python版本要一致） 假定文件下载到d盘根目录，使用如下命令进行安装： pip install d:\TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 原文链接：https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/126140862 建议使用360压缩进行解压。

大麦网抢票脚本【Python脚本】

Python脚本，使用Selenium 模拟浏览器操作。 在使用 Chrome 浏览器，用户可以使用鼠标滑动、按键点击以及键盘输入，作为信号输入设备向浏览器传达指令，浏览器收到指令后执行渲染。 这里提到的 Selenium WebDriver 是对浏览器提供的原生 API 进行封装，使用这套 API 可以操控浏览器的开启、关闭，打开网页，操作界面元素，控制 Cookie。简单说就是，可以通过写代码的方式来自动实现用户鼠标和键盘信号的输入。 由此实现模拟人为操作进行登录、验证、刷新网页以及点击购票等操作。

人脸识别系统OpenCV+dlib+python（含数据库）Pyqt5界面设计 项目源码 毕业设计

一、项目主要技术 Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5界面设计、sqlite3数据库 本系统使用dlib作为人脸识别工具，dlib提供一个方法可将人脸图片数据映射到128维度的空间向量，如果两张图片来源于同一个人，那么两个图片所映射的空间向量距离就很近，否则就会很远。因此，可以通过提取图片并映射到128维空间向量再度量它们的欧氏距离是否足够小来判定是否为同一个人。 二、方法实现、实现步骤 1、实例化人脸检测模型、人脸关键点检测模型、人脸识别模型 2、电脑摄像头设备加载一对图片 3、分别获取图片中的人脸图片所映射的空间向量，即人脸特征值 4、计算特征向量欧氏距离，根据阈值判断是否为同一个人 dlib人脸特征检测原理 1、提取特征点：例： 2、将特征值保存 3、计算特征数据集的欧氏距离作对比，当误差小于一定阙值就判定为同一人。 其他学习项目： OpenCV+dlib人脸识别门禁管理系统Python语言、dlib、OpenCV、Pyqt5、sqlite3数据库 OpenCV+dlib人脸识别考勤管理系统Python语言、dlib、OpenCV

Python学习笔记(干货) 中文PDF完整版.pdf

1、Python环境搭建 1.1 Python简介 1.2 Python语言的发展历程 1.3 Python语言的主要特点 1.4 Python应用场景 1.5 Python环境搭建 1.6 第一个Python程序 1.7 集成开发工具 2、Python语法基础 2.1 Python中的输入输出函数 2.2 Python中的注释 2.3 Python中的变量 3、Python中的基本数据类型 3.1 整型-int 3.2 浮点型-float 3.3 布尔类型-bool 3.4 字符串类型-str 4、Python中的常见运算符 4.1 算术运算符 4.2 关系运算符 4.3 逻辑运算符 4.4 位运算符 4.5 成员运算符 4.6 身份运算符 5、Python中的分支结构 5.1 单向分支-if语句 5.2 双向分支-if 5.3 多分支-if 5.4 分支结构的嵌套 5.5 条件表达式 6、Python中的循环结构 6.1 while循环 6.2 for循环 6.3 循环结构嵌套

Python教程2020版 完全入门 达到Python工程师水平 笔记+代码+课件+资料

Python教程2020版 完全入门 达到Python工程师水平 笔记+代码+课件+资料

人体姿态检测

Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）代码说明参见：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/89416514

抢购haiwei.rar

2021抢购华为mate40, python版，亲测可用

Python 八股文.pdf

python八股文

Python基于机器学习实现的股票价格预测、股票预测源码+数据集，机器学习大作业

python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

shape_predictor_68_face_landmarks.zip

免费下载 人脸识别的68个特征点检测库dat文件 如果收费请移步：https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/113748025?spm=1001.2014.3001.5501