python深度学习基础教程下载
《Python课程全套PPT课件》
数据库操作与Python
数据库基础
了解关系型数据库和SQL语言的基本概念， 学习如何使用Python连接和操作数据库。
数据ORM框架
介绍Python的数据ORM框架，如 SQLAlchemy和Peewee，并演示其基本用 法。
数据库操作
学习使用Python进行数据库的增删改查操作， 实现数据的持久化和管理。
NoSQL数据库
了解NoSQL数据库的特点和用途，学习使用 Python操作常用的NoSQL数据库。
Web开发与Python
1 HTML和CSS
了解HTML和CSS语言 的基本语法和用法，学 习如何使用它们进行 Web页面的布局和样式 设计。
2 Web框架
3 前后端交互
介绍Python的Web开发 框架，如Django和 Flask，并演示其基本用 法。
继承和多态
掌握继承和多态的概念和 用法，实现代码的可复用 性和灵活性。
封装和抽象
了解封装和抽象的原则， 设计和实现高质量的面向 对象程序。
文件操作和IO模块
1 文件读写
学习如何打开、读取和写入 文件，以及文件操作的常用 方法。
2 异常处理
掌握IO操作中可能发生的异 常情况，同时处理和报告这 些异常。
使用if语句进行条件判断，实现程序的分支 控制。
运算符和表达式
掌握基本的算术、比较和逻辑运算符，并学 习如何构建表达式。
循环语句
介绍for和while循环语句，以及如何使用它们 进行重复操作。
控制流程和循环语句Leabharlann 1循环语句2
介绍for和while循环语句，以及如何使
用它们进行重复操作。
3
条件语句
使用if语句进行条件判断，实现程序 的分支控制。
Python基础课件(PPT版)
if-else语句
2
了解如何使用if-else语句实现二选一条件
判断。
3
if语句
学习如何使用if语句实现单一条件判断。
if-elif-else语句
掌握如何使用if-elif-else语句实现多选一 条件判断。
11. Python循环语句
for循环
• 学习如何使用for循环遍历可迭代对象。 • 掌握for循环的高级用法，如循环嵌套和循环控制语句。
在这一部分，我们将学习如何安装Python并进行必要的环境配置，以确保您可以顺利进行Python编程。
3. Python语法基础
学习Python的语法是编程的基础。我们将介绍Python的变量、运算符、条件 语句等基本概念，并通过实例加深理解。
4. Python数据类型
整数与浮点数
学习如何使用整数和浮点数来表示和处理数值 数据。
列表
学习如何创建和操作列表，以及常见的列表操 作方法。
字符串
介绍字符串的概念和常见的操作，如拼接、截 取等。
元组
了解元组的特点和使用场景，以及如何操作元 组。
5. Python字符串操作
字符串是Python中常用的数据类型之一。在这一部分，我们将学习如何对字符串进行常见的操作，如截取、拼 接、替换等。
6. Python列表操作
1
访问列表元素
2
了解如何通过索引访问列表中的元素。
3
创建列表
学习如何创建和初始化列表。
列表操作方法
掌握常见的列表操作方法，如添加、删 除、排序等。
7. Python元组操作
创建元组
学习如何创建和初始化元组。
访问元组元素
了解如何通过索引访问元组中的 元素。
python基础教程pdf
跨界融合
大数据和人工智能将与各行业进行跨界融合，推动产业升级和转 型。
技术创新
随着技术的不断创新，大数据和人工智能将会有更多的应用场景 和突破。
python在大数据与人工智能中的应用
1 2 3
数据分析
Python可以用来处理海量数据，进行数据清洗 、统计分析、可视化等操作，为决策提供支持。
爬虫开发基础
爬虫工具选择
Scrapy和BeautifulSoup是常用的Python爬 虫库，根据项目需求选择合适的工具。
网站爬取与分析
学习如何爬取网站数据、解析HTML和CSS 选择器等。
数据存储与处理
讲解如何将爬取的数据存储到数据库或文件 中，并进行数据处理和分析。
数据挖掘与分析基础
数据预处理
04
python实战案例
web开发基础
Web框架选择
Django和Flask是主流的Python Web框架，各有其特点和优势， 根据项目需求选择合适的框架。
视图与URL设计
学习如何设计Web页面的URL和编写视图函数，实现网页的动态效 果。
表单处理与用户认证
讲解如何处理表单数据、实现用户认证和权限控制。
01
学习如何对数据进行清洗、去重、特征提取等预处理操作，提
高数据质量。
挖掘算法选择
02
KNN、决策树、朴素贝叶斯等是常用的分类和聚类算法，根据
需求选择合适的算法。
可视化与报告生成
03
讲解如何将挖掘结果进行可视化呈现，生成报告和分析结果。
05
python发展方向与前景
大数据与人工智能的发展趋势
Python基础课程资料
模块的导入和使用
导入模块：使用import语句导入模块
模块的命名空间：模块中的变量和函数 所在的命名空间
使用模块：使用模块中的函数或变量
模 块 的 导 入 方 式 ： 直 接 导 入 、 f rom 语 句 导入、import语句导入
模 块 的 搜 索 路 径 ： P y thon解 释 器 在 搜 索 模块时的路径
写入文件：使用 write( ) 、 writelines( ) 等 函 数 写入文件内容
关闭文件：使用 close( ) 函 数 关 闭 文 件释放系统资源
文件路径和目录操作
绝对路径和相 对路径：描述 文件或目录在 文件系统中的
位置
路径分隔符： 在 W indows中 使用反斜杠(\) 在 U nix 和 L inux 中使用正斜杠(/)
理
Python语法基础
变量和数据类型
变量：用于存储数据的容器
数据类型：Python支持的数据类型包括整数、浮点数、字符串、列表、 元组、字典、集合等
变量赋值：使用等号（=）为变量赋值
变量命名规则：变量名必须以字母或下划线开头不能以数字开头且不能包 含空格和特殊字符
数据类型转换：可以使用内置函数进行数据类型转换如int()、flot()、str() 等
Mtplotlib库的使用和操作
导 入 M tp lotlib库
创建图形和坐标轴
设置图形和坐标轴的 属性
绘制图形和添加文本 标签
显示图形和保存图像
感谢您的耐心观看
汇报人：
网络爬虫：数据抓取、信息收集、数据分析 等
游戏开发：使用Pygme、Pyxel等库进行游戏 开发
Web开发：Djngo、Flsk等框架进行Web应用 开发
《Python深度学习》教学大纲
《Python深度学习》课程教学大纲课程名称：Python深度学习开课学期：学分/学时：3/48课程类型：必修适用专业/开课对象：先修课程：开课单位：团队负责人：责任教授：执笔人：核准院长：一、课程的性质、目的与任务《Python深度学习》是软件工程专业中的一门深度学习基础课程，该课程以深度学习框架为基础，介绍了机器学习的基础知识与常用方法，以实例的方式学习机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。
主要内容包括深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理。
并通过8个深度学习实例的学习，帮助学生更好的掌握深度学习知识，做到理论与实践相结合，方法与应用相结合。
本课程除要求学生掌握以上深度学习知识，更重要的是要求学生掌握理论与实践结合的学习方式，为更深入地学习打下良好的基础。
二、教学内容及教学基本要求1. 深度学习简介（4学时）了解计算机视觉的定义、基本任务和传统方法；了解仿生学与深度学习的关联；了解现代深度学习和卷积神经网络的基础知识；了解自然语言处理的基本问题和发展趋势；了解在自然语言处理中传统方法与神经网络方法的比较；了解强化学习的概念、算法和应用。
2. 深度学习框架及其对比（4学时）了解目前流行的深度学习框架Caffe、TensorFlow、PyTorch；了解Caffe的用途、特点和层及网络的概念；了解数据流图；了解TensorFlow的用途、特点和计算形式。
了解PyTorch的用途、特点和相对于其他框架的优势；了解Caffe、TensorFlow、PyTorch三者的比较。
3.机器学习基础知识（4学时）了解模型评估与模型参数选择；了解误差、训练误差、泛化误差的概念；了解模型的验证和正则化；了解监督学习与非监督学习；了解准确率的概念；了解不平衡类问题、召回率、精确率、查准率的定义和作用。
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》（deeplearning-from-scr。。。
《深度学习⼊门：基于Python的理论与实现》（deeplearning-from-scr。
在《深度学习⼊门：基于Python的理论与实现》章节的第三章就开始以MNIST数据集为基础编写代码。
然⽽根据源码的操作，很有可能会出现mnist下载超时的情况。
以下是解决⽅案：1. 获取代码读取数据集的路径以mnist_show.py为例：mnist_show.py源码：# coding: utf-8import sys, ossys.path.append(os.pardir)# 为了导⼊⽗⽬录的⽂件⽽进⾏的设定import numpy as npfrom dataset.mnist import load_mnistfrom PIL import Imagedef img_show(img):pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))pil_img.show()(x_train, t_train),(x_test, t_test)= load_mnist(flatten=True, normalize=False)img = x_train[0]label = t_train[0]print(label)# 5print(img.shape)# (784,)img = img.reshape(28,28)# 把图像的形状变为原来的尺⼨print(img.shape)# (28, 28)img_show(img)然后就会执⾏load_mnist函数。
dataset⽬录内mnist.py⽂件的 load_mnist函数代码的开头：print("",save_file)# 打印读取的路径if not os.path.exists(save_file):init_mnist()然后打印save_file变量，获得路径地址，⼀般都是默认的dataset⽬录内。
python基础教程pdf
python基础教程pdfPython基础教程PDF概述Python是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强的特点，适用于各种编程任务。
本文档旨在为初学者和那些希望巩固基础知识的人提供一个全面的Python基础教程。
本教程将从Python的历史背景开始，逐步引导读者了解Python的基本语法、数据类型、控制流程、函数和模块等方面的知识。
最后，读者还将了解到如何使用Python进行文件处理和异常处理。
第一章：Python概述1.1 Python的历史1.2 Python的优势和应用领域第二章：Python的安装和环境配置2.1 Windows平台下的Python安装2.2 MacOS平台下的Python安装2.3 Linux平台下的Python安装2.4 PyCharm的安装和配置第三章：Python的基本语法3.1 注释和代码格式化3.2 变量和数据类型3.3 运算符和表达式3.4 输入和输出第四章：Python的控制流程4.1 条件语句4.2 循环语句4.3 跳出循环和循环控制第五章：Python的数据类型5.1 数字类型5.2 字符串类型5.3 列表类型5.4 元组类型5.5 字典类型5.6 集合类型第六章：Python的函数和模块6.1 函数的定义和调用6.2 函数的参数传递6.3 匿名函数和递归函数6.4 模块的导入和使用第七章：Python的文件处理7.1 打开、读取和写入文件7.2 文件的定位和操作7.3 文件的关闭和异常处理第八章：Python的异常处理8.1 异常的基本概念8.2 异常的处理方法8.3 异常的常见类型第九章：常用的Python库和工具9.1 Numpy库的使用9.2 Pandas库的使用9.3 Matplotlib库的使用9.4 Scikit-learn库的使用9.5 Pytest的使用总结本文档提供了一个全面而系统的Python基础教程，适合没有编程经验或者希望加强基本知识的读者学习。
《全网最全Python3.7入门到高级教程》
3 事务管理
掌握如何使用事务进行数据库操作的批处理和回滚。
爬虫开发
网页抓取
学习如何使用Python抓取互联网 上的网页数据和结构化信息。
数据提取
数据存储
了解如何从网页中提取目标数据， 包括使用XPath和正则表达式。
掌握将抓取的数据存储到数据库 或文件中的方法和技巧。
GUI编程
1
Tkinter库
掌握条件语句的用法，包 括if-else语句和嵌套条件。
了解如何使用for和while 循环，以及如何控制循环 执行。
数据类型
数字类型
包括整数、浮点数和复数，学 习它们的特性和常用操作。
字符串类型
学习如何创建、操作和格式化 字符串，以及常用的字符串方 法。
列表类型
掌握列表的基本操作，如索引、 切片和列表方法。
文件操作
1
文件读取
学习打开和读取文本文件的方法，以及处理大型文件的技巧。
2
文件写入
了解如何创建、打开和写入文本文件，以及文件写入模式和异常处理。
3
文件管理
掌握文件的基本操作，如重命名、删除和复制。
异常处理
1 异常类型
了解常见的Python异常类 型，并学习如何处理和捕 获异常。
2 异常处理流程
学习使用try-except语句 进行异常处理的步骤和技 巧。
控制语句
1
条件控制
使用if-else语句和逻辑运算符根据条件执
循环控制
2
行不同的代码块。
使用for和while循环重复执行一段代码，
实现迭代和循环。
3
跳转控制
使用break和continue语句控制循环的流 程，实现条件跳出或跳过。
Python入门教程(非常详细)
使用`close()`方法关闭文件，释放资源。
文件路径处理
获取当前工作目录
使用`os.getcwd()`函数获取当前工作目录。
分割文件路径
使用`os.path.split()`函数分割文件路径，获 取目录名和文件名。
拼接文件路径
使用`os.path.join()`函数拼接文件路径。
判断文件是否存在
Homebrew安装Python。
在Linux上安装Python
03
可以使用系统的包管理器（如apt、yum）安装Python，或者
从源码编译安装。
第一个Python程序
编写第一个Python程 序非常简单，只需要 在文本编辑器中输入 以下代码并保存为.py 文件即可
```python
print("Hello,
用于绘制图表和可视化数据的库，可 以绘制线图、柱状图、散点图等多种
图表。
pandas
用于数据处理和分析的库，提供了 DataFrame等数据结构以及相应的操 作函数。
requests
用于发送HTTP请求的库，可以方便 地获取网页内容、发送POST请求等 。
THANKS
感谢观看
模块导出
在模块定义文件中，使用`__all__`列表指定需要导出的函数、类或 变量等。
模块安装与使用
将模块文件放置在合适的位置，或者使用`setup.py`文件进行安装， 然后在其他程序中导入并使用该模块。
04
面向对象编程
类与对象概念
类（Class）
类是创建对象的模板或蓝图，它定义了对象的属 性和方法。
Python入门教程(非常详细)
目录
• Python概述与安装 • 基础语法与数据类型 • 函数与模块 • 面向对象编程 • 文件操作与异常处理 • 常用库和工具介绍
深度学习基础-Python课件(附PPT)
在这个课件中，我们将介绍深度学习的基础知识，并使用Python的各种库进 行实际操作。从Python基础语法回顾到神经网络实现，涵盖了深度学习的主 要内容。
深度学习简介
深度学习是一种机器学习算法，通过模拟人脑神经系统的结构和功能，实现 对复杂数据的高效处理和分析。它已经在各个领域取得了重大突破，如图像 识别、语音识别和自然语言处理。
Python基础语法回顾
Python是一种简洁而强大的编程语言，具有简单易懂的语法，适合初学者和专业开发者。本节将回顾Python的 基础语法，包括变量、数据类型、条件语句和循环结构。
Numpy库基础操作
Numpy是Python中用于数值计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数。我们将学习如何创 建数组、进行数学运算和处理矩阵，为后续的深度学习任务做好准备。
神经网络基础知识
神经网络是深度学习的基本模型，它由多个神经元和层组成，用于处理和学习复杂的非线性关系。我们将介绍 神经网络的基本结构和工作原理，以及常用的激活函数和损失函数。
激活函数及其性质
激活函数在神经网络中起着非常重要的作用，它将神经元的输入映射到输出。 我们将介绍常用的激活函数，如Sigmoid、ReLU和Softmax，以及它们的性质和 适用场景。
图像分类实现
图像分类是计算机视觉中一项重要任务，用于将图像划分到不同的类别中。我们将学习如何使用Python和相关 库实现图像分类模型，以解决图像识别、物体检测等问题。
Tensorflow库基础操作
Tensorflow是一个开源的深度学习框架，由Google开发。它提供了丰富的工具 和接口，用于构建、训练和部署机器学习和深度学习模型。我们将学习如何 使用Tensorflow进行模型的定义和训练。
(完整版)python学习课件课件
模块使用
导入模块后，可以使用 模块中定义的函数、类
和变量等。
自定义模块
可以将自己的Python代 码组织成模块，方便重
用和分享。
包与模块
包是一个包含多个模块 的目录，可以使用相对 导入和绝对导入来引用
包中的模块。
错误处理与异常捕捉
错误类型
Python中常见的错误类型包括 语法错误、运行时错误和逻辑
虚拟环境的搭建
讲解如何使用venv、virtualenv等工具搭建Python 虚拟环境，实现不同项目之间的环境隔离。
变量、数据类型与运算符
80%
变量的定义与使用
介绍Python中变量的概念，以及 如何定义和使用变量。
100%
数据类型
详细讲解Python中的基本数据类 型，包括整数、浮点数、布尔值 、字符串、列表、元组、字典和 集合等。
装饰器原理及应用场景
01
应用场景
02
03
04
日志记录：在函数调用前后自 动记录日志信息。
权限验证：在函数调用前进行 权限验证，确保调用者具有相
应的权限。
性能分析：在函数调用前后记 录时间戳，用于分析函数的性
能瓶颈。
生成器原理及应用场景
01
02
生成器原理：生成器是 一种特殊类型的迭代器 ，它允许你在需要时才 生成值，从而节省内存 空间。生成器函数使用 `yield`关键字而不是 `return`来返回值，并在 每次调用时记住上一次 执行的位置。
应用场景
03
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05
资源管理：上下文管理 器可以用于自动管理资 源，例如打开和关闭文 件、数据库连接等。
异常处理：通过上下文 管理器可以简化异常处 理逻辑，确保在发生异 常时能够正确地清理资 源。
“Python基础课件-超详细Python基础教程PPT”
Python的数据科学和人工智能应用
探索Pytho n在数据科学和人工智能领域的应用，学习常用的数据科学库和机器学习框架，如Num Py、 Pand as和TensorFlow。
Python的实践应用与案例分析
通过实际案例分析，探索Pytho n在各种领域的应用，如数据分析、自然语言处理、图像处理和自动化脚本等。
Python基础课件-超详细Python 基础教程PPT
A comprehensive presentation on Python programming, covering its introduction, development history, environment setup, basic syntax and data types, control structures, and more.
循环结构和迭代
学习循环结构和迭代的概念，包括fo r循环和wh i le 循环的使用方法，以何定义和调用函数，以及如何使用参数和返回值进行函数调用和数据 传递。
递归和匿名函数
学习递归函数的概念和用法，以及如何使用匿名函数进行简化和函数式编程。
Python的介绍和发展历史
Python 是一种高级、通用、解释型和面向对象的编程语言。它由Guid o van Rossum 于1989年创建，并于 1991年首次发布。Pytho n在过去的几十年中获得了广泛的使用和发展。
Python环境搭建及使用
了解如何安装和配置Python开发环境，包括选择合适的Pytho n解释器、安装包管理器和集成开发环境，以及 运行和调试Pytho n程序。
文件操作和异常处理
探索如何打开、读取、写入和关闭文件，以及如何处理文件操作中可能出现的异常和错误。
《Python深度学习》Python基础语法实验
《Python深度学习》Python基础语法实验一、实验目的和要求（必填）1. 掌握Python语言的数据类型以及各种数据类型变量的赋值方法。
2. 掌握Python语言的基本输入和输出函数的用法。
3. 掌握Python语言的各种运算符以及相应的表达式。
二、实验内容和原理（必填）1. 给一个整型变量number赋值为110，给一个字符串型变量university赋值为“大学”。
2. 为3个变量a、b、c同时赋值为100。
3. 使用一个print ()函数同时输出两行文字。
4. 把浮点数13.4转换成整数，再转换成一个字符串，并输出。
5. 从键盘输入一个整数8，赋值给一个整型变量a，然后把a被3整除的结果赋值给a，输出结果。
6. 输出灯笼形状。
7. 宋·洪迈《容斋四笔·得意失意诗》中写道：“久旱逢甘雨，他乡遇故知，洞房花烛夜，金榜题名时。
”编写程序，输出人生四大喜事，并运行结果。
8. 输入体重、身高和年龄，根据公式计算男性/女性一天的基础代谢。
（根据自身性别计算。
女性的基础代谢率（kcal/day）=655+（9.6×体重kg）+（1.7×身高cm）-（4.7×年龄）；男性的基础代谢率（kcal/day）=66+（13.7×体重kg）+（5×身高cm）-（6.8×年龄））。
9. 模拟打印超市购物小票。
输入商品名称、单价、数量，计算总价。
用户输入整钱，实现找零功能，最后打印购物小票（PS：1. 若支付金额不足请给出提示；2. Python内置函数：round( )，四舍五入求近似值）。
（比如：）10. 输入直角三角形的底（bottom）和高(height)，用勾股定理计算斜边(hypotenuse)长，并打印输出该三角形的三条边的长。
（提示：需要用到Python 标准函数：math模块中的sqrt()函数求平方根）。
三、主要仪器设备电脑、Python软件四、实验结果与分析（必填）number=100university=’大学’第二题：a=b=c=100第三题：Print(‘手脑并用\n学做合一’)第四题：n=13.4m=int(n)t=str(m)print(t)第五题：a=int(input())a=a//3print(a)第七题：第八题：xb=str(input(‘输入性别：’))w=float(input(‘输入体重：’))h=float(input(‘输入身高：’))y=int(input(‘输入年龄：’))if xb==’女’:bg=655+(9.6*w)+(1.7*h)-(4.7*y) elif xb==’男’:bg=66+(13.7*w)+(5*h)-(6.8*y) print(‘基础代谢率：’,bg)第九题：第十题：。
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Python逐渐成为新的流行，成为开发主流语言。
目前国内python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。
已经收起了游戏，收起了玩心，万事俱备只欠视频？这里就有成套的完整的python深度学习基础教程。
python基础教程：/s/1qYTZiNE
python课程教学高手晋级视频总目录：
/s/1hrXwY8k
python课程windows知识点：/s/1kVcaH3x
python课程linux知识点：/s/1i4VZh5b
python课程web知识点：/s/1jIMdU2i
python课程机器学习：/s/1o8qNB8Q
python课程-树莓派设备：/s/1slFee2T
大部分Python开发者从事以下三种开发：Web开发(38%)、通用开发(22%)、科学类开发和数据分析(21%)。
这和其他一些独立研究的结果相吻合，揭示了这么一个事实：科学类的Python开发者数量正在稳步增长。
Python常被称为胶水语言，有着强大的包装能力、可组合性、可嵌入性，能够把用其他语言制作的各种复杂模块(尤其是C/C++)包装在Python 模块里，只露出漂亮的接口。
Python处理数据简洁强悍，成为数据分析和AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，云计算系统管理第一语言，编程入门的首选语言。
另外，有趣的是，16%的开发者将PHP视为他们的第二语言，Python 作为主要语言。
如果你对Python学习感兴趣，建议来千锋Python。
千锋有最严格、最科学、最负责的教学就业管理制度，班主任、职业规划师全程跟班，把握每位Python学员的学习状态，并有专业的职业素养课和就业指导课，保证教学及
就业质量。
而且千锋是业内唯一一家敢推出“两周免费试听，不满意不缴费”政策的Python学习机构，让学员更真实地了解千锋、了解自己是否适合做开发，千锋增加了人工智能和数据分析等内容的Python全栈课程随时欢迎你前来试学！。