《Python知识手册_Lemon著》pdf电子书免费下载
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作者：empty 页数：521 出版社：empty |
《Python知识手册_Lemon著》介绍
前言“种一棵树，最好的时间是十年前，其次是现在。~各位读者好， 我是Lemon。博客刚兴起不久的时候， 我就开始写一些博客文章， 但工作之后基本上就没有坚持从2016年底开始， 再次坚持写作， 并于2017年开通了微信公众号「Python数据之道1。期间陆陆续续， 写了些虽然我写了一些关于Python零基础入门的文章， 但《Python知识手册》井没有比较完整的覆盖Python的基若对我写的内容有兴趣，欢迎大家通过以下选径来关注。公众号「Python数据之道」秉承“让数据更有价值”的理念， 主要分享数据相关的内容， 包括数据分析， 挖掘， 可《Python知识手册》中部分文章提供了源代码， 可以在公众号「Python数据之道」后台回复「code j来获取。网址：http：//liyangbit.com我的个人网站中， 包含更多的文章， 并且在不断的进行更新。目前， 网站中涉及了Python相关一系列内容， 包括最后聊一下Lemon为什么写这本手册：作为一个非科班人士， 原本跟Python没有直接的关联， 在长期的工作坚持写作， 少了许多与家人陪伴的时光， 感谢家人对我的支持与理解。过「Python数据之道1， 结识了不少业界当然， 由于个人水平有限， 文章中内容难免有不准确的地方， 《Python知识手册》会不定期进行更新， 更新后的内有你们同行， Lemon相信《Python知识手册》的内容会越来越完善， 欢迎大家提供反馈建议， Lemon的微信4.做一个跨领域学习者此外， Lemon还开设了一个非技术类的微信公众号， 名称是「价值前」， 在这里推荐下， 也算是一点小小私心，「价值前脂；的初衷是希望自己以及更多的人能“做一个有远见的人 ，「价值前：聚焦于书籍阅读、投资创业、Tips：您现在看到的可能已经不是最新版本， 请在公众号「Python数据之道：后台回复数字「600」获取最新版，写。现在想来，有些可惜了。1.微信公众号3.感谢的话许Python及数据科学相关的内容， 以及翻译了部分外网文章， 希望借此机会， 将这些显得零散的内容整合起来， 形成一本小册子， 名曰《Python知识手册》。础知识， 目前， 《Python知识手册》的内容主要涉及Python基础、数据分析， 数据可视化等内容。因此， 针对手册的阅读， 各位读者最好有一些Python的基本功底。视化，机器学习，深度学习等，欢迎关注。
2.个人网站Python基础、Python数据科学、项目实战等内容， 欢迎访问。中我希望自己能尽快走出舒适圈， 做一些有意义的事情， 所以我跑去研究当前比较火热的人工智能， 发现Python的强大之处， 从而开始深入到Python的学习中去了。过去的时间里， 在公众号「Python数据之道：里写了一些内容， 希望整合起来， 对大家有些启发， 于是有了《Python知识手册》。http：//liangbit.com2前辈以及新朋友，通过交流，让我愈发感到自己的涉小与不足，希望能与诸位共同成长。衷心感谢诸位前辈以及众多读者对「Python数据之道」的支持。手册封面图片由Free-Photos在Pix a bay上发布， 在此表示感谢。容可以在公众号「Python数据之道」后台回复数字「600」进行获取。联系方式如下：希望大家能关注下。自我成长等领城，希望能前略思考，不断适应外部环境变化，成就更好的自己。
《Python知识手册_Lemon著》目录
2 Pythn语言的简单介绍
2.2为什么名字叫“Pythn”
2.3Pythn的发展历史.
2.4Pythn语言的特点.
2.5Pythn语言的应用
2.6Pythn语言的一些缺点，
3 Pythn安装
3.1安装方法一：
3.2安装方法二：(推荐)
3.3总结
4第一个Pythn程序
4.1输出函数print 0
4.2轴入函数input() .
4.3小练习
5创建第一个“.py”和“.ipy nb”文件
5.1创建和运行“.py“文件.
5.2文本编辑器.
5.3创建和运行 ipy nb”文件：
5.4总结
6VS Cde中Pythn环境配置指南
6.1软件准备.
6.2在终端运行程序.
6.3 Pythn环境配置
Cntents
7 Pythn数据类型-List介绍
7.1初识list
7.2访问列表中的值，
7.3列表的操作、函数及方法
7.4list中元素的类型可以多样.
7.5list的切片(slices)
7.6Pythn数据之道
8 Pythn中字典合并的实现方法
8.1背景，，
8.2Methd 1：适用于Pythn 3.5及以上版本呢，
8.3Methd 2：自定义函数，
8.4多个dict进行合并
9 Pythn内置时间模块：Datetime
9.1前宫：.
9.2构建时间对象实例：
9.3时间转换.
9.4时间对象的运算
10 Pythn内置时间模块：Time
10.1模块介绍
10.2时间获取
10.3时间转换.
11 Pythn内置时间模块：Calendar
11.1获取某年的日历，.
11.2获取某月的日历.
11.3其他方法.，
12Jupyter Ntebk主题设置、字体修改等
12.1新的风格预览，
12.2主题更换过程.
12.3我的主题设置参数
13Jupyter Ntebk中自动补全代码
14Jupyter Ntebk输出pdf并支持中文显示
14.1安装顺序
15 Anacnda安装虚拟环境到指定路径
15.1曾经的困扰.
15.3成拟环境下安装pythn库
16Numpy的基本用法
16.1Numpy数组对象.
16.2创建nd array数组：
16.3Numpy的数值类型.
16.4nd array数组的属性.
16.5nd array数组的切片和索引
16.6处理数组形状.
16.7数组的类型转换.
16.8numpy常用统计函数
16.9数组的广播，，
16.10写在最后，
17Numpy的randm函数简介
17.1numpy.randm.rand) .
17.2numpy.randm.randn()
17.3numpy.randm.rand int() .
17.4生成[0，1}之间的浮点数
17.5numpy.randm.chice()
17.6numpy.randm.seed() .
18.1Meshgrid函数的基本用法.
18.2Meshgrid函数的一些应用场景
18.3 Methd-1.
18.4 Methd-2.
19P and as日期数据处理
19.1读取并整理数据，
19.2按日期筛选数据.
19.3按日期显示数据
19.4按日期统计数据
20P and as的Data Frame如何按指定list排序
20.1分析过程.
20.2指定list元素多的情况：
20.3指定list元素少的情况：
20.4总结
21P and as小册子：根据条件创建新的列
21.1第一种方法.
http：//liyangbit.cm
Cntents
21.2第二种方法，
22P and as中apply使用技巧!
22.1使用apply函数拆分文本
22.2应用有两个参数的自定义函数.
23P and as的Grup by操作
23.1 grup by的基础操作
23.2分组后选择列进行运算
23.3聚合方法.
23.4分组运算方法agg 0
23.5分组运算方法apply 0.
23.6分组运算方法transfrm(.
23.7将某列数据按数据值分成不同范围段进行分组(grup by) 运算
24 Matpltlib饼图简介
24.1官方Dem.
24.2将实际数据应用于官方Dem.
24.3一些改善措施.
25 Matpltlib中等高线图(cntur) 的绘制
25.1仅绘制等高线，.
25.2仅填充等高区域颜色：
25.3绘制完整的等高线图.
26 Matpltlib可视化最有价值的50个图表
26.1介绍.
26.2准备工作.
26.3关联(Crrelatin)
26.4偏差(Deviatin)
26.5排序(R