Python之路V2.0 PDF 電子書
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目錄:
感受Python之美; 1
1 簡潔之美; 1
2 Python繪圖; 2
3 Python動畫; 3
4 Python資料分析; 5
5 Python機器學習; 5
6 Python-GUI; 5
一、Python基礎; 5
1 求絕對值; 5
2 元素都為真; 6
3 元素至少一個為真 ; 6
4 ascii展示物件 ; 6
5 十轉二; 6
6 十轉八; 6
7 十轉十六; 7
8 判斷是真是假 ; 7
9 字串轉位元組 ; 7
10 轉為字串 ; 7
11 是否可調用 ; 7
12 十轉ASCII; 8
13 ASCII轉十; 8
14 類方法 ; 8
15 執行字串表示的代碼; 9
16 創建複數; 9
17 動態刪除屬性 ; 9
18 轉為字典 ; 9
19 一鍵查看物件所有方法 ; 10
20 取商和餘數 ; 10
21 枚舉對象 ; 10
22 計算運算式; 11
23 查看變數所占位元組數; 11
24 篩檢程式 ; 11
25 轉為浮點類型 ; 11
26 字串格式化 ; 12
27 凍結集合 ; 12
28 動態獲取物件屬性 ; 12
29 物件是否有這個屬性; 13
30 返回對象的雜湊值 ; 13
31 一鍵幫助 ; 13
32 對象門牌號 ; 13
33 獲取用戶輸入 ; 14
34 轉為整型 ; 14
35 isinstance; 14
36 父子關係鑒定; 14
37 創建反覆運算器類型; 15
38 所有物件之根; 15
39 打開文件; 15
40 次冪; 16
41 列印; 16
42 創建屬性的兩種方式; 16
43 創建range序列; 17
44 反向反覆運算器; 17
45 四捨五入; 18
46 轉為集合類型; 18
47 轉為切片對象; 18
48 拿來就用的排序函數; 18
49 求和函數; 19
50 轉元組; 19
51 查看對象類型; 19
52 聚合反覆運算器; 20
53 nonlocal用於內嵌函數中; 20
54 global 聲明全域變數; 20
55 鏈式比較; 21
56 不用else和if實現計算器; 21
57 鏈式操作; 21
58 交換兩元素; 22
59 去最求平均; 22
60 列印99乘法表; 22
61 全展開; 23
62 列表等分; 23
63 列表壓縮; 24
64 更長列表; 24
65 求眾數; 24
66 多表之最; 24
67 列表查重; 24
68 列表反轉; 25
69 浮點數等差數列; 25
70 按條件分組; 25
71 map實現向量運算; 25
72 值最大的字典; 25
73 合併兩個字典; 26
74 topn字典; 26
75 異位詞; 26
76 邏輯上合併字典; 26
77 命名元組提高可讀性; 27
78 樣本抽樣; 27
79 重洗資料集; 27
80 10個均勻分佈的座標點; 27
81 10個高斯分佈的座標點; 27
82 chain高效串聯多個容器物件; 28
83 操作函數物件; 28
84 生成逆序序列; 28
85 函數的五類參數使用例子; 29
86 使用slice物件; 30
87 lambda 函數的動畫演示; 31
88 粘性之禪; 32
89 元類; 33
90 物件序列化; 34
二、Python字串和正則; 34
1 反轉字串; 35
2 字串切片操作; 35
3 join串聯字串; 35
4 字串的位元組長度; 35
5 查找第一個匹配串; 36
6 查找所有1的索引; 36
7 \\d 匹配數字[0-9]; 36
8 匹配浮點數和整數; 36
9 ^匹配字串的開頭; 37
10 re.I 忽略大小寫; 37
11 理解compile的作用; 37
12 使用()捕獲單詞,不想帶空格; 37
13 split分割單詞; 38
14 match從字串開始位置匹配; 38
15 替換匹配的子串; 38
16 貪心捕獲; 39
17 非貪心捕獲; 39
18 常用元字元總結; 39
19 常用通用字元總結; 39
20 密碼安全檢查; 39
21 爬取百度首頁標題; 40
22 批量轉化為駝峰格式(Camel); 40
23 str1是否為str2的permutation; 41
24 str1是否由str2旋轉而來; 42
25 正浮點數; 42
三、Python檔、日期和多執行緒; 43
1 獲取尾碼名; 44
2 檔讀操作; 44
3 檔寫操作; 44
4 路徑中的檔案名; 45
5 批量修改檔尾碼; 45
6 xls批量轉換成xlsx; 46
7 定制文件不同行; 47
8 獲取指定尾碼名的檔; 48
9 批量獲取檔修改時間; 49
10 批量壓縮檔; 50
11 32位加密; 50
12 年的日曆圖; 50
13 判斷是否為閏年; 51
3 月的日曆圖; 51
14 月有幾天; 52
15 月第一天; 52
16 月最後一天; 52
17 獲取當前時間; 53
18 字元時間轉時間; 53
19 時間轉字元時間; 53
20 默認啟動主執行緒; 54
21 創建執行緒; 54
22 多執行緒搶奪同一個變數; 55
23 代碼稍作改動,叫問題暴露出來; 56
24 加上一把鎖,避免以上情況出現; 57
25 1 分鐘掌握 time 模組; 58
26 4G 記憶體處理 10G 大小的檔; 59
四、Python三大利器; 60
1 尋找第n次出現位置; 61
2 斐波那契數列前n項; 61
3 找出所有重複元素; 61
4 聯合統計次數; 61
5 groupby單字段分組; 62
6 itemgetter和key函數; 62
7 groupby多欄位分組; 63
8 sum函數計算和聚合同時做; 63
9 list分組(生成器版); 64
10 列表全展開(生成器版); 64
11 測試函數執行時間的裝飾器; 64
12 統計異常出現次數和時間的裝飾器; 65
13 測試運行時長的裝飾器; 66
14 裝飾器通俗理解; 67
15 定制遞減反覆運算器; 68
五、Python繪圖; 69
1 turtle繪製奧運五環圖; 69
2 turtle繪製漫天雪花; 70
3 wordcloud詞雲圖; 71
4 plotly畫柱狀圖和折線圖; 72
5 seaborn熱力圖; 73
6 matplotlib折線圖; 74
7 matplotlib散點圖; 75
8 matplotlib柱狀圖; 76
9 matplotlib等高線圖; 78
10 imshow圖; 78
11 pyecharts繪製儀錶盤; 80
12 pyecharts漏斗圖; 80
13 pyecharts日曆圖; 81
14 pyecharts繪製graph圖; 82
15 pyecharts水球圖; 83
16 pyecharts圓形圖; 84
17 pyecharts極座標圖; 85
18 pyecharts詞雲圖; 86
19 pyecharts系列柱狀圖; 87
20 pyecharts熱力圖; 88
21 matplotlib繪製動畫; 89
22 pyecharts繪圖屬性設置方法; 90
23 pyecharts繪圖屬性設置方法(下); 92
24 pyecharts原來可以這樣快速入門(上); 94
25 pyecharts原來可以這樣快速入門(中); 97
26 pyecharts原來可以這樣快速入門(下); 97
27 1 分鐘學會畫 pairplot 圖; 99
六、 Python之坑; 101
1 含單個元素的元組; 102
2 默認參數設為空; 102
3 共用變數未綁定之坑; 102
4 lambda自由參數之坑; 102
5 各種參數使用之坑; 103
6 列表刪除之坑; 105
7 列表快速複製之坑; 105
8 字串駐留; 106
9 相同值的不可變物件; 106
10 物件銷毀順序; 106
11 充分認識for; 107
12 認識執行時機; 107
13 創建空集合錯誤; 108
14 pyecharts傳入Numpy數據繪圖失敗; 108
七、 Python協力廠商包; 110
1 優化代碼異常輸出包; 110
2 影像處理包pillow; 112
3 一行代碼找到編碼; 114
八、 必知演算法; 116
1 領略演算法魅力; 116
2 排序演算法的動畫展示; 117
3 先拿冒泡實驗; 118
4 快速排序; 119
5 選擇排序; 120
6 堆排序; 121
7 綜合; 122
8 優化演算法; 122
9 僅含等式約束; 122
10 找找感覺; 123
11 梯度下降; 125
12 約束面的法向; 127
13 大膽猜想; 129
14 完全解碼拉格朗日乘數法; 130
15 均勻分佈; 131
16 二項分佈; 132
17 高斯分佈; 133
18 beta分佈; 133
九、Python 實戰; 134
1 環境搭建; 134
2 pytorch慢到無法安裝,怎麼辦?; 135
3 自動群發郵件; 137
4 二分搜索; 138
5 爬取天氣資料並解析溫度值; 139
6 製作小而美的計算器; 142
十、資料分析; 147
1 創建DataFrame; 148
2 導入數據; 148
3 處理組合值; 150
4 訪問某列; 151
5 連接兩個表; 152
6 按列篩選; 153
7 按照Movie ID 分組; 154
8 按照電影得分排序; 154
9 分組後使用彙總函式; 154
10 頻率分佈長條圖; 156
11 最小抽樣量; 156
12 去重和連表; 157
13 結果分析; 158
14 生成啞變數; 161
15 討厭的SettingWithCopyWarning!!!; 161
16 NumPy 資料歸一化、分佈視覺化; 163
17 Pandas 使用技巧; 167
十一、一步一步掌握Flask web開發; 167
1 Flask版 hello world; 167
2 Flask之資料入庫操作; 168
3 Flask各層調用關係; 171
4 Flask之表單操作; 172
5 Flask之Pyecharts繪圖; 175
完整圖文:
2 thoughts on “Python之路V2.0 PDF 電子書”
一、Python基礎; 5
1 求絕對值; 5
2 元素都為真; 6
3 元素至少一個為真 ; 6
4 ascii展示物件 ; 6
5 十進位轉二進制; 6
6 十進制轉八進位; 6
7 十進位轉換十六進位; 7
8 判斷是真是假 ; 7
9 字串轉位元陣列(syting byte array) ; 7
10 轉為字串 ; 7
11 是否可調用 ; 7
12 十轉ASCII Code; 8
13 ASCII轉十; 8
14 類方法 ; 8
15 執行字串表示的代碼; 9
16 創建複數; 9
17 動態刪除屬性 ; 9
18 轉為字典 ; 9
19 一鍵查看物件所有方法 ; 10
20 取商和餘數 ; 10
21 枚舉對象 ; 10
22 計算運算式; 11
23 查看變數大小所占位元組數; 11
24 篩檢程式 ; 11
25 轉為浮點類型 ; 11
26 字串格式化(sprintf) ; 12
27 凍結集合 ; 12
28 動態獲取物件屬性 ; 12
29 物件是否有這個屬性; 13
30 返回對象的雜湊值 ; 13
31 一鍵幫助 ; 13
32 對象門牌號 ; 13
33 獲取用戶鍵盤輸入 ; 14
34 轉為整型 ; 14
35 isinstance; 14
36 父子關係鑒定; 14
37 創建反覆運算器類型; 15
38 所有物件之根; 15
39 打開 文件/檔案 操作; 15
40 次冪; 16
41 列印; 16
42 創建屬性的兩種方式; 16
43 創建range序列; 17
44 反向反覆運算器; 17
45 四捨五入; 18
46 轉為集合類型; 18
47 轉為切片對象; 18
48 拿來就用的排序函數; 18
49 求和函數; 19
50 轉元組; 19
51 查看對象類型; 19
52 聚合反覆運算器; 20
53 nonlocal用於內嵌函數中; 20
54 global 聲明全域變數; 20
55 鏈式比較; 21
56 不用else和if實現計算器; 21
57 鏈式操作; 21
58 交換兩元素; 22
59 去最求平均; 22
60 列印99乘法表; 22
61 全展開; 23
62 列表等分; 23
63 列表壓縮; 24
64 更長列表; 24
65 求眾數; 24
66 多表之最; 24
67 列表查重; 24
68 列表反轉; 25
69 浮點數等差數列; 25
70 按條件分組; 25
71 map實現向量運算; 25
72 值最大的字典; 25
73 合併兩個字典; 26
74 topn字典; 26
75 異位詞; 26
76 邏輯上合併字典; 26
77 命名元組提高可讀性; 27
78 樣本抽樣; 27
79 重洗資料集; 27
80 10個均勻分佈的座標點; 27
81 10個高斯分佈的座標點; 27
82 chain高效串聯多個容器物件; 28
83 操作函數物件; 28
84 生成逆序序列; 28
85 函數的五類參數使用例子; 29
86 使用slice物件; 30
87 lambda 函數的動畫演示; 31
88 粘性之禪; 32
89 元類; 33
90 物件序列化; 34
二、Python字串和正則; 34
1 反轉字串; 35
2 字串分割/切片/子字串操作; 35
3 join串聯/合併字串; 35
4 字串的位元組長度; 35
5 查找第一個匹配串; 36
6 查找所有1的索引; 36
7 \\d 匹配數字[0-9]; 36
8 匹配浮點數和整數; 36
9 ^匹配字串的開頭; 37
10 re.I 忽略大小寫; 37
11 理解compile的作用; 37
12 使用()捕獲單詞,不想帶空格; 37
13 split分割單詞; 38
14 match從字串開始位置匹配; 38
15 替換匹配的子串; 38
16 貪心捕獲; 39
17 非貪心捕獲; 39
18 常用元字元總結; 39
19 常用通用字元總結; 39
20 密碼安全檢查; 39
21 爬取百度首頁標題; 40
22 批量轉化為駝峰格式(Camel); 40
23 str1是否為str2的permutation; 41
24 str1是否由str2旋轉而來; 42
25 正浮點數; 42
三、Python檔、日期和多執行緒; 43
1 獲取尾碼名; 44
2 檔案讀取操作; 44
3 檔案寫入操作; 44
4 路徑中的檔案名; 45
5 批量修改檔尾碼/副檔名; 45
6 xls批量轉換成xlsx; 46
7 定制文件不同行; 47
8 獲取指定尾碼名的檔; 48
9 批量獲取檔修改時間; 49
10 批量壓縮檔; 50
11 32位加密; 50
12 年的日曆圖; 50
13 判斷是否為閏年; 51
3 月的日曆圖; 51
14 月有幾天; 52
15 月第一天; 52
16 月最後一天; 52
17 獲取當前時間; 53
18 字元時間轉時間; 53
19 時間轉字元時間; 53
20 默認啟動主執行緒; 54
21 創建執行緒; 54
22 多執行緒搶奪同一個變數; 55
23 代碼稍作改動,叫問題暴露出來; 56
24 加上一把鎖,避免以上情況出現; 57
25 1 分鐘掌握 time 模組; 58
26 4G 記憶體處理 10G 大小的檔; 59
四、Python三大利器; 60
1 尋找第n次出現位置; 61
2 斐波那契數列前n項; 61
3 找出所有重複元素; 61
4 聯合統計次數; 61
5 groupby單字段分組; 62
6 itemgetter和key函數; 62
7 groupby多欄位分組; 63
8 sum函數計算和聚合同時做; 63
9 list分組(生成器版); 64
10 列表全展開(生成器版); 64
11 測試函數執行時間的裝飾器; 64
12 統計異常出現次數和時間的裝飾器; 65
13 測試運行時長的裝飾器; 66
14 裝飾器通俗理解; 67
15 定制遞減反覆運算器; 68
五、Python繪圖; 69
1 turtle繪製奧運五環圖; 69
2 turtle繪製漫天雪花; 70
3 wordcloud詞雲圖; 71
4 plotly畫柱狀圖和折線圖; 72
5 seaborn熱力圖; 73
6 matplotlib折線圖; 74
7 matplotlib散點圖; 75
8 matplotlib柱狀圖; 76
9 matplotlib等高線圖; 78
10 imshow圖; 78
11 pyecharts繪製儀錶盤; 80
12 pyecharts漏斗圖; 80
13 pyecharts日曆圖; 81
14 pyecharts繪製graph圖; 82
15 pyecharts水球圖; 83
16 pyecharts圓形圖; 84
17 pyecharts極座標圖; 85
18 pyecharts詞雲圖; 86
19 pyecharts系列柱狀圖; 87
20 pyecharts熱力圖; 88
21 matplotlib繪製動畫; 89
22 pyecharts繪圖屬性設置方法; 90
23 pyecharts繪圖屬性設置方法(下); 92
24 pyecharts原來可以這樣快速入門(上); 94
25 pyecharts原來可以這樣快速入門(中); 97
26 pyecharts原來可以這樣快速入門(下); 97
27 1 分鐘學會畫 pairplot 圖; 99
六、 Python之坑; 101
1 含單個元素的元組; 102
2 默認參數設為空; 102
3 共用變數未綁定之坑; 102
4 lambda自由參數之坑; 102
5 各種參數使用之坑; 103
6 列表刪除之坑; 105
7 列表快速複製之坑; 105
8 字串駐留; 106
9 相同值的不可變物件; 106
10 物件銷毀順序; 106
11 充分認識for; 107
12 認識執行時機; 107
13 創建空集合錯誤; 108
14 pyecharts傳入Numpy數據繪圖失敗; 108
七、 Python協力廠商包; 110
1 優化代碼異常輸出包; 110
2 影像處理包pillow; 112
3 一行代碼找到編碼; 114
八、 必知演算法; 116
1 領略演算法魅力; 116
2 排序演算法的動畫展示; 117
3 先拿氣泡排序實驗; 118
4 快速排序; 119
5 選擇排序; 120
6 堆排序; 121
7 綜合; 122
8 優化演算法; 122
9 僅含等式約束; 122
10 找找感覺; 123
11 梯度下降; 125
12 約束面的法向; 127
13 大膽猜想; 129
14 完全解碼拉格朗日乘數法; 130
15 均勻分佈; 131
16 二項分佈; 132
17 高斯分佈; 133
18 beta分佈; 133
九、Python 實戰; 134
1 環境搭建; 134
2 pytorch慢到無法安裝,怎麼辦?; 135
3 自動群發郵件; 137
4 二分搜索/搜尋/尋找; 138
5 爬取天氣資料並解析溫度值; 139
6 製作小而美的計算器; 142
十、資料分析; 147
1 創建DataFrame; 148
2 導入數據; 148
3 處理組合值; 150
4 訪問某列; 151
5 連接兩個表; 152
6 按列篩選; 153
7 按照Movie ID 分組; 154
8 按照電影得分排序; 154
9 分組後使用彙總函式; 154
10 頻率分佈長條圖; 156
11 最小抽樣量; 156
12 去重和連表; 157
13 結果分析; 158
14 生成啞變數; 161
15 討厭的SettingWithCopyWarning!!!; 161
16 NumPy 資料歸一化、分佈視覺化; 163
17 Pandas 使用技巧; 167
十一、一步一步掌握Flask web開發; 167
1 Flask版 hello world; 167
2 Flask之資料入庫操作; 168
3 Flask各層調用關係; 171
4 Flask之表單操作; 172
5 Flask之Pyecharts繪圖; 175
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