Python10.6
程序员数学：用Python学透线性代数和微积分
14.5小结
15.1用真实数据测 试分类函数
15.2绘制决策边界
15.3将分类问题构 造为回归问题
15.4探索可能的 logistic函数
15.5寻找最 佳logistic
函数
15.6小结
16.1用神经网 1
络对数据进行 分类
16.2手写数字 2
图像分类
3 16.3设计神经
网络
4 16.4用
梦中之书，这本书太棒了，将程序和数学完美结合，借助程序来更深入的理解数学，借助数学来更好的使用 程序。
本书让从程序员的角度、以程序员易于理解的方式来帮助读者学习数学。作者的写作基于大量的代码片段， 且以Jupyter Notebook为载体，读者可以直接把学到的数学知识转化为代码。最关键的是，它能帮你通过代码来 学习数学，并且用包含数学知识的代码来解决实际问题。
读书笔记
fyi github/orlandpm/math-for-programmers where u can find the Jupiter notebook for each chapter。
跟着书慢慢边思考边阅读，目前进度在第三章。这是一本很好的书！。
看过吴恩达numpy手撕神经网络的教程看了b站上特别牛的讲线性代数的视频又看了这本书总结，数学yyds。
B.4用 Matplotlib
绘制数据
B.5 Python 中的面向对 象编程
C.1重现第3章中的 八面体
C.2变换视角
C.3加载和渲染犹他 茶壶
C.4练习
作者介绍
这是《程序员数学：用Python学透线性代数和微积分》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
谢谢观看
8.3瞬时流 速的近似值
python详细教程
python详细教程Python是一种高级编程语言，被广泛应用于各种领域，如Web开发、数据科学、人工智能等。
本文将为您介绍Python 的基本概念、语法和一些常用功能。
首先，让我们来熟悉Python的基本数据类型。
Python支持整数、浮点数、字符串和布尔值等。
您可以使用赋值语句创建变量，并根据需求对其进行修改。
在Python中，我们可以使用控制流语句来管理程序的执行流程。
条件语句（if-else）用于根据条件执行不同的代码块，而循环语句（for和while）则用于多次执行相同的代码。
除了基本语法外，Python还提供了许多强大的内置函数和模块，可以大大简化编程任务。
其中，常用的内置函数包括print()、len()和type()等，用于输出内容、计算数组长度和获取变量类型。
此外，还有许多常用模块可以扩展Python的功能。
例如，math模块提供了数学计算所需的函数，random模块用于生成随机数，datetime模块可操作日期和时间等。
Python的优势之一是其丰富的第三方库生态系统。
这些库提供了各种功能，如数据分析、机器学习、图形绘制等。
其中，NumPy和Pandas是数据科学领域中最受欢迎的库，而TensorFlow和PyTorch则用于构建和训练神经网络模型。
此外，Python还有许多特殊特性，如列表推导、生成器和装饰器。
列表推导是一种简洁的语法，用于根据现有列表生成新的列表。
生成器是一种特殊的函数，用于惰性计算数据，节省内存。
而装饰器是一种语法糖，用于修改函数的行为，如添加日志记录或性能计时等。
最后，我们来简要介绍Python的界面。
Python有多种交互式界面，如Python Shell和Jupyter Notebook。
Python Shell是最基本的交互式环境，您可以在其中输入代码并立即执行。
而Jupyter Notebook则提供了一种更灵活的方式，支持以单元格形式组织代码和文本，并且可以实时展示代码的执行结果。
Python 的各种符号
Python 的各种符号Table 1.1. Python命令行选项Table 2.1. Python运算符列表Table 2.2. 运算符优先顺序列表(从最高到最低)Table 2.3.Table 3.1. 字符串格式化代码Table 3.2. python支持的转义字符表•Table 3.3. 列表对象支持的方法Table 3.4. 字典方法Table 3.5. 数组类型代码Table 9.1. modeTable 9.2. bufsizeopen()函数返回一个文件对象，我们可通过read()或write()函数对文件进行读写操作，下面是一些文件对象方法：Table 9.3. 文件对象方法Table 10.1. 正则表达式基本字符在正则表达式中，我们还可用匹配限定符来约束匹配的次数。
Table 10.2. 匹配限定符据上所述，".*"为最大匹配，能匹配源字符串所有能匹配的字符串。
".*?"为最小匹配，只匹配第一次出现的字符串。
如：d.*g能匹配任意以d开头，以g结尾的字符串，如"debug"和"debugging"，甚至"dog is walking"。
而d.*?g只能匹配"debug"，在"dog is walking"字符串中，则只匹配到"dog "。
在一些更复杂的匹配中，我们可用到组和运算符。
Table 10.3. 组和运算符有一组特殊的字符序列，用来匹配具体的字符类型或字符环境。
如\b匹配字符边界，food\b匹配"food"、"zoofood"，而和"foodies"不匹配。
Table 10.4. 特殊字符序列有一套声明(assertion)对具体事件进行声明。
Table 10.5. 正则表达式声明正则表达式还支持一些处理标志，它会影响正则式的执行方法。
Python初学者入门指南
Python初学者入门指南第一章：Python简介1.1 Python的起源和发展历程1.2 Python的特点和优势1.3 Python的应用领域和用途第二章：环境搭建与安装2.1 选择适合的Python版本2.2 下载和安装Python解释器2.3 配置开发环境（包括编辑器和集成开发环境）第三章：基本语法和数据类型3.1 程序和脚本的编写规范3.2 变量和标识符的命名规则3.3 常用的数据类型（整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等）3.4 控制流程语句（条件判断、循环）第四章：函数和模块的使用4.1 函数的定义和调用4.2 函数参数的传递和返回值4.3 内置函数的使用示例4.4 导入和使用模块第五章：面向对象编程5.1 面向对象编程的概念和基本特征5.2 类、对象和实例的定义和使用5.3 继承和多态的实现5.4 封装和抽象的实践第六章：文件操作和异常处理6.1 读写文本文件的常用方法6.2 文件的打开和关闭6.3 异常的捕获和处理6.4 try-except语句的使用技巧第七章：常用标准库的介绍7.1 math库的使用（数学运算、随机数生成等）7.2 time库的应用（日期时间处理、延时等）7.3 os库的功能（文件和目录操作）7.4 re库的正则表达式应用第八章：常用第三方库的推荐8.1 NumPy库的数值计算和矩阵运算8.2 pandas库的数据处理和分析8.3 Matplotlib库的数据可视化8.4 requests库的网络请求和数据抓取第九章：实例分析与项目实战9.1 实例分析：使用Python进行简单数据分析9.2 项目实战：制作一个简单的网页爬虫9.3 项目实战：开发一个基于Web的信息管理系统第十章：进阶学习和资源推荐10.1 更高级的Python编程技巧和技术栈10.2 学习资源推荐（书籍、网站、教程等）10.3 参与开源社区和分享学习经验的建议本指南从Python的基础语法到常用库的使用，再到实例分析和项目实战，涵盖了初学者入门所需的各个方面。
python基本数据类型题库
python基本数据类型题库本文旨在提供一份Python基本数据类型题库，帮助读者巩固和扩展对Python编程语言中的基本数据类型的理解和应用。
在题库中，你将会遇到各种有关整数、浮点数、字符串、列表、元组和字典的问题。
通过解答这些问题，你将深入了解这些数据类型的特点、操作以及相关的常见问题。
以下是题库的具体内容：1. 整数类型题目1.1 将以下数字转换成Python整数类型：8，-3，0，1000000。
1.2 执行以下运算并输出结果：52 + 23，10 - 5，9 * 7，20 // 6，13 % 4。
1.3 将字符串"12"转换成整数类型，并输出结果。
1.4 使用Python的内置函数，求解以下表达式的绝对值：-12，0，10。
2. 浮点数类型题目2.1 将以下数字转换成Python浮点数类型：3.14，-2.5，0.0，99.99。
2.2 执行以下运算并输出结果：3.5 + 2.1，7.4 - 1.2，2.5 *4.0，10.6 /3.0。
2.3 计算两个浮点数的乘积，并保留两位小数输出结果。
2.4 使用Python的内置函数，对以下表达式进行四舍五入操作：5.3，2.6，8.9。
3. 字符串类型题目3.1 将以下字符转换成Python字符串类型："Hello"，"Python"，"123"，"True"。
3.2 执行以下操作并输出结果："Hello " + "World"，"Python" * 3，len("CaiJi?")。
3.3 将字符串"Python"的第一个字符转换成小写字母，并输出结果。
3.4 利用字符串的切片操作，提取出字符串"A Quick Brown Fox"中的 "Quick"。
python标准库中文版
python标准库中文版Python标准库中文版。
Python标准库是Python编程语言的核心部分，它包含了许多有用的模块和函数，可以帮助开发者快速地实现各种功能。
本文将介绍Python标准库的一些常用模块和函数，帮助读者更好地理解和使用Python编程语言。
一、os模块。
os模块提供了许多与操作系统交互的函数，可以实现文件和目录的创建、删除、重命名等操作。
例如，os.mkdir()函数可以用来创建新的目录，os.remove()函数可以用来删除文件。
此外，os模块还提供了许多与路径相关的函数，例如os.path.join()可以用来拼接路径，os.path.exists()可以用来判断路径是否存在。
二、re模块。
re模块是Python中用来进行正则表达式操作的模块，它提供了一系列函数来实现对字符串的模式匹配和替换。
例如，re.match()函数可以用来判断字符串是否匹配某个模式，re.sub()函数可以用来替换字符串中的某个模式。
三、datetime模块。
datetime模块提供了处理日期和时间的函数，可以实现日期和时间的计算、格式化等操作。
例如，datetime.date()函数可以用来表示一个日期，datetime.time()函数可以用来表示一个时间，datetime.timedelta()函数可以用来表示一个时间间隔。
四、random模块。
random模块提供了生成随机数的函数，可以实现对随机数的生成和操作。
例如，random.random()函数可以用来生成一个0到1之间的随机浮点数，random.randint()函数可以用来生成一个指定范围内的随机整数。
五、json模块。
json模块提供了处理JSON数据的函数，可以实现JSON数据的解析和生成。
例如，json.loads()函数可以用来将JSON字符串解析为Python对象，json.dumps()函数可以用来将Python对象转换为JSON字符串。
python入门教程
NumPy库
VS
Pandas是Python中用于数据处理和分析的库，提供了数据结构和数据分析工具。
详细描述
Pandas提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，如Series和DataFrame，可以方便地处理结构化数据。它提供了数据清洗、数据转换、统计分析等功能，是数据分析领域常用的库之一。
总结词
错误类型
Python中的错误类型包括语法错件
使用内置函数open()打开文件，并返回一个文件对象。
读取文件
使用文件对象的read()方法读取文件内容，支持按行读取和读取整个文件。
写入文件
使用文件对象的write()方法写入内容到文件中，支持按行写入和写入整个文件。
函数返回值
函数可以返回一个或多个值，通过return关键字返回。
函数
02
CHAPTER
Python进阶特性
面向对象编程
对象和类
Python使用对象和类来实现面向对象编程。对象是类的实例，类定义了对象的属性和方法。
封装
封装是将对象的属性和方法封装在类中，通过访问控制符（private和public）来控制对属性和方法的访问权限。
关闭文件
使用文件对象的close()方法关闭文件，确保文件资源被释放。
文件操作
03
CHAPTER
Python常用库与框架
总结词
NumPy是Python中用于处理数组和矩阵运算的库，提供了高性能的多维数组对象和函数。
详细描述
NumPy是Python科学计算的基础，提供了大量的数学函数来操作数组，可以进行数值计算、统计分析等。它支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
爬虫策略与反爬虫机制
python笔记知识点总结
python笔记知识点总结一、Python基础知识1. Python语法Python的语法非常简洁和易读，它的代码块通过缩进来表示，通常使用四个空格缩进，而不是制表符。
此外，Python没有分号来表示语句的结束，而是通过换行来分隔不同的语句。
这种简洁的语法使得Python代码更具可读性和易维护性。
2. 变量和数据类型Python中的变量不需要声明，可以直接赋值使用。
Python有多种内置的数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。
另外，Python还支持动态类型，即变量的数据类型可以随时改变。
3. 控制流Python支持条件语句（if-else）、循环语句（for和while）、跳出语句（break和continue）等控制流结构。
这些结构可以帮助你更好地控制程序的执行流程。
4. 函数和模块函数是一种封装了一些代码块的可重用的结构，Python中使用def关键字来定义函数，可以有参数和返回值。
另外，Python中还有很多内置的模块，可以直接使用或者通过import语句引入。
5. 异常处理Python中的异常处理机制可以帮助你更好地处理程序中的错误。
使用try-except语句可以捕获并处理异常，保证程序的稳定性和可靠性。
二、Python高级知识1. 面向对象编程Python是一种面向对象的编程语言，它提供了类、对象、继承、多态等面向对象的特性。
通过使用类和对象，你可以更好地组织和管理程序的代码。
2. 文件操作Python中有丰富的文件操作函数和模块，可以帮助你读写文件和目录、处理文件路径等操作。
3. 正则表达式正则表达式是一种强大的文本匹配工具，Python中的re模块提供了对正则表达式的支持，可以帮助你更好地处理字符串。
4. 网络编程Python有丰富的网络编程库，可以用来构建服务器、客户端、处理HTTP请求等网络应用程序。
5. 数据库操作Python可以连接各种数据库，包括MySQL、PostgreSQL、SQLite等，用于数据存储和管理。
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
10.6 Four-In-A-Row 的源代码[共8页]
![10.6 Four-In-A-Row 的源代码[共8页]](https://img.taocdn.com/s3/m/e0b313813c1ec5da51e27095.png)
10.5 Four-In-A-Row ，Connect Four 的翻版30310.5 Four-In-A-Row ，Connect Four 的翻版游戏Connect Four 拥有一个7×6的游戏板，玩家可以在自己的轮次中把棋子放置到游戏板的顶部，如图10-6所示。
棋子将会从每一列的顶部落下，直到到达游戏板的底部，或者落到了该列的最上部的棋子之上。
当玩家在水平方向、垂直方向或者对角线方向上将4个棋子排成一条线的时候，就获胜了。
图10-6这款游戏的AI 也相当不错。
它模拟了所能做出的移动的每一种可能，然后，模拟了人类玩家可能对这些每次移动做出应对的每一种可能的移动，然后模拟了自己可以“对此做出应对”的每一种可能的移动，并再次模拟了人类玩家的每一次可能的应对。
在所有这些思考之后，计算机判定了怎么移动才最有可能获胜。
因此，计算机是很难被打败的。
我通常会输给它。
由于在你下棋的时候有7种可能的移动（除非某些列被占满了），而计算机对手下棋的时候也有7种可能的移动，对此可能有7种应对，然后又有7种应对，这意味着，在每一轮中，计算机要考虑7×7×7×7 = 2 401种可能的移动。
你可以通过将DIFFICULTY 常量设置为一个更高的数字，以便让计算机更深入地思考该游戏，但是，当我将这个值设置为2以上的数第10章 4款其他游戏304 字的时候，计算机需要花较长的时间思考走哪一步棋。
可以将DIFFICULTY 设置为1，以使得游戏更容易一些。
然后，计算机只思考自己的移动和玩家对这些移动做出的应对。
如果你将DIFFICULTY 设置为0，那么，计算机就失去了所有的智能，并且只是随机地移动。
10.6 Four-In-A-Row 的源代码可以从/fourinarow.py 下载Four-In-A-Row 的源代码。
可以从/fourinarowimages.zip 下载Four-In-A-Row 所用到的图像文件。
Python机器学习(原书第3版)
15.5本章小 结
16.1序列数据 1
介绍
16.2循环神经 2
网络序列建模
3
16.3用 TensorFlow
实现循环神经
网络序列建模
4 16.4用转换器
模型理解语言
5
16.5本章小结
17.2从零开始实现 GAN
17.1生成对抗网络 介绍
17.3用卷积和 Wasserstein GAN 提高合成图像的质
回归模型的性 能
10.6用正则化 2
方法进行回归
3
10.7将线性回 归模型转换为
曲线——多项
式回归
4 10.8用随机森
林处理非线性
关系
5
10.9本章小结
11.1用k-均值进行 相似性分组
11.2把集群组织成 层次树
11.3通过DBSCAN定 位高密度区域
11.4本章小结
12.1用人工神经网 络建立复杂函数模型
量
17.4其他的 GAN应用
17.5本章小 结
18.1概述—— 1
从经验中学习
18.2 RL的理 2
论基础
3 18.3强化学习
算法
4 18.4实现第一
个RL算法
5
18.5本章小结
作者介绍
这是《Python机器学习（原书第3版）》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
精彩摘录
这是《Python机器学习（原书第3版）》的读书笔记模板，可以替换为自己的精彩内容摘录。
谢谢观看
GradientTap
e计算梯度
5
14.5通过 Keras API简
化通用体系结
构的实现
14.6 TensorFlow
Python学习总结（一）——十分钟入门
Python学习总结（⼀）——⼗分钟⼊门⽤任何编程语⾔来开发程序，都是为了让计算机⼲活，⽐如下载⼀个⽐如，完成同⼀个任务，C语⾔要写1000⾏代码，Java只需要写100所以Python是⼀种相当⾼级的语⾔。
解释性：Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使⽤的机器语⾔并运⾏。
这使得使⽤植。
⾯向对象：Python既⽀持⾯向过程的编程也⽀持⾯向对象的编程。
在“⾯向过程由数据和功能组合⽽成的对象构建起来的。
可扩展性：如果需要⼀段关键代码运⾏得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序⽤可嵌⼊性：可以把Python嵌⼊C/C++程序，从⽽向程序⽤户提供脚本功能。
丰富的库：Python标准库确实很庞⼤。
它可以帮助处理各种⼯作，包括正则表达式、⽂档⽣成、单元测试、线程、数据库、⽹页浏览器、RPC、HTML、WAV⽂件、密码系统、GUI（图形⽤户界⾯）、Tk和其他与系统有关的操作。
这被称作如wxPython、Twisted和Python图像库等等。
Python拥有⼀个强⼤的标准库。
Python语⾔的核⼼只包含数字、字符串、列表、字典、⽂件等常见类型和函数，⽽由库接⼝、图形系统、XML处理等额外的功能。
Python标准库命名接⼝清晰、⽂档良好，很容易学习和使⽤。
Python标准库的主要功能有：创始⼈为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）⽇发布，主要是实现了完整的垃圾回收，并且⽀持Unicode。
Python源代码。
⾯向对象编程，能够承担任何种类软件的开发⼯作，因此常规的软件开发、脚本编写、⽹络编程等都属于标配能⼒。
快速开发桌⾯应⽤程序的利器。
Python是⼀门很适合做科学计算的编程语⾔，97年开始，NASA的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制⾼质量的(3).⾃动化运维、操作系统管理这⼏乎是Python应⽤的⾃留地，作为运维⼯程师⾸选的编程语⾔，在很多操作系统⾥，Python是标准的系统组件。
Python自动化运维快速入门(第2版)
9.3.1 安装RabbitMQ 9.3.2 安装Redis
9.10.1 Celery命令行实用工具 9.10.2 Web实时监控工具Flower 9.10.3 Flower的使用方法
0 1
10.1 Airflow简 介
0 2
10.2 Airflow安 装与部署
0
130 . 3 Airflow配 置MySQL知 识库和 LocalExe cutor
6.4
Ansible ad-hoc模式
6.5 Ansible playbooks 模式
7.1 安装及基本概 念
7.2 配置调度器
7.3 启动调度器
7.4 调度器事件监 听
7.1.1 APScheduler的安装 7.1.2 APScheduler涉及的几个概念 7.1.3 APScheduler的工作流程
13.1 open-cmdb
13.2 蓝鲸 配置平台
13.1.1 open-cmdb功能介绍 13.1.2 open-cmdb开发环境部署 13.1.3 open-cmdb生产环境部署
13.2.1 蓝鲸配置平台系统架构 13.2.2 蓝鲸配置平台环境快速部署
14.1 Zabbix主要 功能
14.2 Zabbix平台 的技术术语
15.2.1 FastAPI的安装 15.2.2 编写一个demo 15.2.3 安全与中间件 15.2.4 SQL与数据库 15.2.5 测试与调试
15.3.1 WebSocket client的实现 15.3.2 WebSocket Server的实现 15.3.3 实现一个安全的WebSocket 15.3.4 基于WebSocket实现一个webshell 15.3.5 与主流框架集成的WebSocket
Python数据分析从入门到精通
读书笔记
细看了一下pandas，粗读了一下numpy。
目录分析
第1章 了解数 析环境
1.1 什么是数据分析 1.2 数据分析的重要性 1.3 数据分析的基本流程 1.4 数据分析常用工具 1.5 小结
2.1 Python概述 2.2 搭建Python开发环境 2.3 集成开发环境PyCharm 2.4 数据分析标准环境Anaconda 2.5 Jupyter Notebook开发工具 2.6 Spyder开发工具 2.7 开发工具比较与代码共用 2.8 小结
Python数据分析从入门到精通
读书笔记模板
01 思维导图
03 读书笔记 05 作者介绍
目录
02 内容摘要 04 目录分析 06 精彩摘录
思维导图
本书关键字分析思维导图
预测
概述
数据分析
数据
综合
分析
统计
数据
数据
统计 第章
应用
分析
小结
过程
项目
实现
图表
数据分析
内容摘要
《Python数据分析从入门到精通》全面介绍了使用Python进行数据分析所必需的各项知识。全书共分为14章， 包括了解数据分析、搭建Python数据分析环境、Pandas统计分析、Matplotlib可视化数据分析图表、Seaborn可 视化数据分析图表、第三方可视化数据分析图表Pyecharts、图解数组计算模块NumPy、数据统计分析案例、机器 学习库Scikit-Learn、注册用户分析（MySQL版）、电商销售数据分析与预测、二手房房价分析与预测，以及客 户价值分析。
谢谢观看
6.1 Seaborn图表概述 6.2 Seaborn图表之初体验 6.3 Seaborn图表的基本设置 6.4 常用图表的绘制 6.5 综合应用 6.6 小结
py练习题
一、Python基础1.1 数据类型1.1.1 列表操作1.1.2 元组操作1.1.3 字符串操作1.1.4 集合操作1.1.5 字典操作1.2 控制结构1.2.1 条件语句1.2.2 循环语句1.3 函数1.3.1 定义函数1.3.2 函数参数1.3.3 递归函数1.3.4 内置函数1.4 模块与包1.4.1 模块导入1.4.2 包管理1.4.3 自定义模块1.5 文件操作1.5.1 文件读取1.5.2 文件写入1.5.3 文件路径操作1.6 异常处理1.6.1 异常捕获1.6.2 异常传递1.6.3 自定义异常二、Python进阶2.1 面向对象编程2.1.1 类与对象2.1.2 继承2.1.3 多态2.1.4 封装2.2 高级特性2.2.1 器2.2.2 迭代器2.2.3 上下文管理器2.2.4 类装饰器2.2.5 函数装饰器2.3 标准库2.3.1 os模块2.3.2 sys模块2.3.3 datetime模块2.3.4 json模块2.3.5 re模块2.4 网络编程2.4.1 socket编程2.4.2 HTTP请求2.4.3 请求2.5 数据库操作2.5.1 MySQL数据库操作2.5.2 SQLite数据库操作2.5.3 MongoDB数据库操作三、Python应用3.1 爬虫3.1.1 爬取网页内容3.1.2 数据解析3.1.3 数据存储3.2 Web开发3.2.1 框架选择3.2.2 路由设计3.2.3 数据库交互3.2.4 前后端分离3.3 数据分析3.3.1 数据清洗3.3.2 数据可视化3.3.3 数据挖掘3.4.1 机器学习3.4.2 深度学习3.4.3 自然语言处理3.5 自动化测试3.5.1 单元测试3.5.2 集成测试3.5.3 测试框架四、Python高级编程4.1 多线程与多进程4.1.1 创建线程4.1.2 线程同步4.1.3 创建进程4.1.4 进程池4.2 网络编程进阶4.2.1 TCP协议编程4.2.2 UDP协议编程4.2.3 SSL/TLS加密通信4.3 并发编程4.3.1 事件驱动编程4.3.2 协程编程4.3.3 异步编程4.4 Python内存管理4.4.1 内存分配4.4.2 内存回收4.4.3 内存泄漏检测4.5 性能优化4.5.1 时间复杂度分析4.5.2 空间复杂度分析4.5.3 代码优化技巧4.6 Python虚拟环境4.6.1 创建虚拟环境4.6.2 管理虚拟环境4.6.3 激活虚拟环境五、Python项目实战5.1 项目一：简易计算器5.1.1 用户输入5.1.2 计算逻辑5.1.3 输出结果5.2 项目二：简易网页爬虫5.2.1 网页抓取5.2.2 数据解析5.2.3 数据存储5.3 项目三：简易博客系统5.3.1 用户注册5.3.2 用户登录5.3.3 博文发布5.3.4 博文展示5.4 项目四：数据可视化5.4.1 数据读取5.4.2 数据处理5.4.3 数据可视化展示5.5.1 逻辑5.5.2 用户输入5.5.3 回复六、Python面试题6.1 Python中的数据类型有哪些？6.2 如何实现一个简单的单例模式？6.3 什么是装饰器？如何使用装饰器？6.4 Python中的异常处理机制是怎样的？6.5 如何实现一个线程安全的队列？6.6 什么是器？如何使用器？6.7 Python中的列表推导式和器表达式有什么区别？6.8 如何实现一个多线程器？6.9 什么是Python的内置函数？6.10 如何在Python中实现一个简单的数据库连接池？七、Python标准库深入7.1 csv模块7.2 json模块7.3 pickle模块7.4 shutil模块7.5 tarfile模块7.6 zipfile模块7.7 hashlib模块7.8 hmac模块7.9 base64模块7.10 datetime模块7.11 time模块7.12 calendar模块7.13 random模块7.14 os.path模块7.15 os模块7.16 sys模块7.17 argparse模块7.18 logging模块7.20 lib.request模块八、Python网络编程8.1 TCP客户端与服务器8.2 UDP客户端与服务器8.3 HTTP请求与响应8.4 通信8.5 FTP客户端8.6 SMTP客户端8.7 IMAP客户端8.8 WebSocket通信8.9 RESTful API设计8.10 API测试九、Python数据科学9.1 NumPy数组操作9.2 Pandas数据分析9.3 Matplotlib数据可视化9.4 Seaborn高级可视化9.5 Scikitlearn机器学习9.6 TensorFlow深度学习9.7 Keras模型构建9.8 数据预处理9.9 特征工程9.10 模型评估与优化十、Python项目案例10.1 项目案例一：电商网站后端10.2 项目案例二：在线教育平台10.3 项目案例三：社交网络分析10.4 项目案例四：金融风控系统10.5 项目案例五：物联网数据监控10.6 项目案例六：自然语言处理应用10.7 项目案例七：推荐系统开发10.8 项目案例八：图像识别与处理10.9 项目案例九：语音识别与合成10.10 项目案例十：区块链应用开发十一、Python测试与调试11.1 单元测试框架11.2 测试用例设计11.3 测试覆盖率11.4 调试技巧11.5 断点调试11.6 调试器使用11.7 性能测试11.8 安全测试11.9 自动化测试脚本编写11.10 测试报告十二、Python性能优化12.1 内存优化12.2 时间复杂度分析12.3 代码重构12.4 使用内置函数12.5 避免全局变量12.6 使用器12.7 并行与并发12.8 数据库查询优化12.9 缓存机制12.10 使用第三方库十三、Python与操作系统13.1 系统调用13.2 进程与线程管理13.3 文件系统操作13.4 网络接口编程13.5 系统监控13.6 系统性能分析13.7 操作系统安全13.8 虚拟化技术13.9 容器技术13.10 云计算基础十四、Python与数据库14.1 SQL语句编写14.2 数据库连接14.3 数据库查询14.4 数据库更新14.5 数据库事务14.6 数据库索引14.7 数据库备份与恢复14.8 数据库连接池14.9 ORM框架14.10 NoSQL数据库操作十五、Python与Web开发15.1 Web框架选择15.2 路由与视图15.3 模板引擎15.4 数据库模型15.5 用户认证与授权15.6 表单处理15.7 静态文件服务15.8 配置15.9 Web性能优化15.10 Web安全防护答案一、Python基础1.1 数据类型列表的基本操作：添加、删除、修改、查找等元组的不可变性字符串的索引和切片集合的成员唯一性字典的键值对结构1.2 控制结构ifelse语句for循环while循环break和continue语句pass语句1.3 函数定义函数函数参数传递默认参数可变参数关键字参数递归函数内置函数：len(), max(), min(), sum()等1.4 模块与包模块导入包的层次结构自定义模块模块搜索路径1.5 文件操作文件打开与关闭文件读取与写入文件路径操作：os.path模块1.6 异常处理tryexcept语句异常类型自定义异常二、Python进阶2.1 面向对象编程类与对象继承多态封装2.2 高级特性器迭代器上下文管理器类装饰器函数装饰器2.3 标准库os模块：文件操作sys模块：系统相关datetime模块：日期时间处理 json模块：JSON数据解析re模块：正则表达式2.4 网络编程socket编程：TCP/UDPHTTP请求与响应请求2.5 数据库操作MySQL数据库操作SQLite数据库操作MongoDB数据库操作三、Python应用3.1 爬虫网页抓取数据解析数据存储3.2 Web开发框架选择路由设计数据库交互前后端分离3.3 数据分析数据清洗数据可视化数据挖掘机器学习深度学习自然语言处理3.5 自动化测试单元测试集成测试测试框架四、Python高级编程4.1 多线程与多进程创建线程线程同步创建进程进程池4.2 网络编程进阶TCP协议编程UDP协议编程SSL/TLS加密通信4.3 并发编程事件驱动编程协程编程异步编程4.4 Python内存管理内存分配内存回收内存泄漏检测4.5 性能优化时间复杂度分析空间复杂度分析代码优化技巧4.6 Python虚拟环境创建虚拟环境管理虚拟环境激活虚拟环境五、Python项目实战5.1 项目一：简易计算器用户输入计算逻辑输出结果5.2 项目二：简易网页爬虫网页抓取数据解析数据存储5.3 项目三：简易博客系统用户注册用户登录博文发布博文展示5.4 项目四：数据可视化数据读取数据处理数据可视化展示逻辑用户输入回复六、Python面试题6.1 Python中的数据类型有哪些？数字、字符串、列表、元组、集合、字典、布尔值等6.2 如何实现一个简单的单例模式？使用类属性和类方法控制实例的创建6.3 什么是装饰器？如何使用装饰器？装饰器是一个返回函数的函数，用于修改函数的行为6.4 Python中的异常处理机制是怎样的？tryexcept语句用于捕获和处理异常6.5 如何实现一个线程安全的队列？使用threading模块中的Lock或Semaphore6.6 什么是器？如何使用器？器是一个特殊的迭代器，它按需值6.7 Python中的列表推导式和器表达式有什么区别？列表推导式返回一个列表，器表达式返回一个器6.8 如何实现一个多。
Python数据分析案例实战(慕课版)
1
6.5线性回归 模型
2
6.6 Excel日 期数据处理
3
6.7分析与预 测
4
小结
5
习题
01
7.1需求分 析
02
7.2系统设 计
03
7.3系统开 发必备
04
7.4技术准 备
06
7.6二手房 数据分析
05
7.5图表工 具模块
小结
习题
1
8.1需求分析
2
8.2系统设计
3
8.3系统开发 必备
4
8.4技术准备
1.5数据分析流程
1.6 Python数据分 析常用模块
小结 习题
2.1初识NumPy模块
2.2 NumPy模块中数 组的基本操作
2.3 NumPy模块中函 数的应用
2.4广播机制
小结
习题
01
3.1安装 pandas模 块
02
3.2 pandas数 据结构
04
3.4数据操 作
06
3.6数据的 预处理
03
3.3读、写 数据
05
3.5数据的 分组与聚合
小结
习题
1
4.1基本用法
2
4.2绘制常用 图表
3
4.3 3D绘图
4
小结
5
习题
5.2系统设计
5.1背景
5.3系统开发必备
1
5.4分析方法
2
5.5技术准备
3 5.6用Python
实现客户价值 分析
4
小结
5
习题
6.1背景 6.2系统设计
6.3系统开发必备 6.4分析方法
读书笔记
Python从入门到精通(精粹版)
12.1使用pdb调试Python程序 12.2使用IDLE调试Python程序 12.3反编译 12.4性能分析 12.5打包成EXE文件 12.6本章小结
13.1了解数据库 13.2从简单的SQLite3开始 13.3 Python与SQLite3 13.4升级SQL——MySQL 13.5 Python与MySQL的接口 13.6 NoSQL之Redis 13.7 Python与Redis的接口 13.8 NoSQL之MongoDB 13.9 Python与MongoDB的接口
3.1列表的基本操作 3.2集合的基本操作 3.3元组的基本操作 3.4字典的基本操作 3.5字符串的基本操作 3.6数据类型之间的转换 3.7见招拆招 3.8实战演练 3.9本章小结
4.1顺序结构 4.2学会选择——分支结构与判断语句 4.3循环结构与循环语句 4.4见招拆招 4.5实战演练 4.6本章小结
02
第11章 Python与 图形
03
第12章调 试Python 程序
04
第13章 Python与 数据库
06
第15章 Python与 络编程
05
第14章 Python与 系统编程
第16章 Python与 Office编程
第17章 Python与 Web框架
第18章 Python与络 爬虫
第19章 Python设计 模式
Python从入门到精通（精粹 版）
读书笔记模板
01 思维导图
03 读书笔记 05 精彩摘录
目录
02 内容摘要 04 目录分析 06 作者介绍
思维导图
本书关键字分析思维导图
读者
内容
认识
第章
类
小结
python常用的标准库
python常用的标准库Python是一种高级编程语言，它的标准库是Python编程中非常重要的一部分。
Python的标准库包含了大量的模块和函数，可以帮助开发者简化编程过程，提高效率。
在本文中，我将为大家介绍一些Python中常用的标准库，希望能够帮助大家更好地理解和应用Python编程语言。
1. os模块。
os模块是Python中用于与操作系统交互的模块，它提供了许多与文件和目录相关的函数。
通过os模块，我们可以实现文件的复制、删除、重命名等操作，还可以获取文件属性、目录内容等。
os模块为我们提供了丰富的功能，使得我们可以方便地进行文件和目录的操作。
2. sys模块。
sys模块包含了与Python解释器和其环境相关的功能。
通过sys模块，我们可以获取Python解释器的版本信息、命令行参数等。
sys模块还提供了一些与Python解释器交互的函数，例如退出程序、获取当前模块等。
sys模块为我们提供了许多与Python解释器相关的功能，帮助我们更好地理解和控制Python的执行环境。
3. re模块。
re模块是Python中用于处理正则表达式的模块，它提供了丰富的功能来支持正则表达式的匹配、查找、替换等操作。
正则表达式是一种强大的字符串匹配工具，通过re模块，我们可以方便地实现对字符串的复杂匹配和处理。
4. datetime模块。
datetime模块是Python中用于处理日期和时间的模块，它提供了日期和时间的创建、计算、格式化等功能。
通过datetime模块，我们可以方便地进行日期和时间的操作，例如计算日期之间的差值、格式化日期时间字符串等。
5. random模块。
random模块是Python中用于生成随机数的模块，它提供了众多的随机数生成函数，包括生成随机整数、随机选择序列元素、生成随机浮点数等。
通过random模块，我们可以方便地实现对随机数的生成和利用。
6. math模块。
math模块是Python中用于数学运算的模块，它提供了大量的数学函数，包括三角函数、对数函数、指数函数等。
grubbs检验法python
grubbs检验法pythonGrubbs检验（又称格拉布斯检验）是一种用于检测数据集中是否存在异常值（outlier）的统计方法。
在Python中，可以使用SciPy库来进行Grubbs检验。
首先，你需要安装SciPy库，如果你还没有安装的话，可以使用pip命令进行安装：python.pip install scipy.一旦安装完成，你可以使用SciPy中的`scipy.stats`模块来进行Grubbs检验。
以下是一个简单的示例代码，演示了如何在Python中使用Grubbs检验：python.import numpy as np.from scipy.stats import t.def grubbs_test(data):mean = np.mean(data)。
std_dev = np.std(data)。
n = len(data)。
numerator = max(abs(data mean))。
g_calculated = numerator / std_dev.critical_value = t.ppf(1 0.05 / (2 n), n 2)。
threshold = (n 1) / np.sqrt(n)np.sqrt(critical_value 2 / (n 2 + critical_value 2))。
if g_calculated > threshold:return True, max(data)。
else:return False, None.# 示例数据。
data = [10.4, 10.8, 10.6, 10.5, 200.7]# 进行Grubbs检验。
is_outlier, outlier_value = grubbs_test(data)。
if is_outlier:print(f"发现异常值 {outlier_value}")。
else:print("未发现异常值")。
【Python】round函数四舍五入的坑
【Python】round函数四舍五⼊的坑1、round()函数四舍五⼊1print(round(10.4)) # ==>102print(round(10.49)) # ==>103print(round(10.5)) # ==>104print(round(10.51)) # ==>115print(round(10.6)) # ==>116print('='*50)7print(round(11.4)) # ==>118print(round(11.49)) # ==>119print(round(11.5)) # ==>1210print(round(11.51)) # ==>1211print(round(11.6)) # ==>12输出结果：1010101111==================================================1111121212⼩结：当个位为奇数，⼩数部分>=0.5⼊，其余为舍；当个位为偶数，⼩数部分>0.5⼊，其余为舍。
2、使⽤decimal模块1import decimal23 x = 10.34564# Context函数，有很多参数，都有默认的值，我们做四舍五⼊时候，只需要改变两个参数的值来设置python的context处理环境即可。
5# 参数1是prec参数，⽤来显⽰最终的数值位数，这个数值位数包含整数部分和⼩数部分。
6# 参数2是rounding参数，改为ROUND_HALF_UP作为四舍五⼊⽅式。
7# create_decimal函数，注意参数值是⼀个字符串，因此需要先将x转为字符串8 x1=decimal.Context(prec=4,rounding=decimal.ROUND_HALF_UP).create_decimal(str(x))9print(x1)10print(type(x1))输出结果：10.35<class 'decimal.Decimal'>3、format()格式化输出输出结果为字符类型的数字1 x = 10.34562print(format(x,'0.1f')) # ==>10.33print(format(x,'0.2f')) # ==>10.34print(format(x,'0.3f')) # ==>10.35print(type(format(x,'0.1f'))) # ==><class 'str'>输出结果：10.310.3510.346<class 'str'>总结：1、若对四舍五⼊的结果精度要求较⾼，建议使⽤decimal模块，不建议使⽤round()；2、若仅仅想格式化输出数据，format()⾜矣。
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函数定义及使用方法 量化策略投资设计
训 量化投资策略设计与分析
上一节利用K-最频繁值聚类算法对候选的股票进行了形态聚类分析，取 K=20，即聚为20类，事实上我们也可以根据业务的需要设置K的值。通过形 态聚类和类平均收益率的计算，可以发现某些形态获得了较好的收益，即对 投资具有较好的实践价值，那么如何利用这些形态来设计量化投资策略呢？ 本节首先将前面两节介绍的形态特征提取、聚类与收益率计算、图形绘制定 义为函数的形式；其次调用定义的函数，获得类平均收益率排名前5的形态 类别，将这些类别的所有股票记为+1，否则记为-1，以此作为训练样本，并 转化为分类问题，其中自变量为股票形态特征数据，因变量（分类变量）为 +1或者-1标签，这里分类模型采用支持向量机模型；最后取定周期计算股票 形态特征数据，利用训练后的支持向量机模型进行预测，如果预测结果为+1， 表示该种股票形态在未来一个月内可能取得较好的收益，即设计其量化投资 策略：以未来一个月内期初收盘价买入，期末收盘价卖出，计算其投资收益。 下面将给出具体的实现方法
Part 10 10.6.1函数定义及使用方法
T=df.get_tz(keydata) y=keydata KeyData[p,0]=code[t] Data[p,0]=code[t] Data[p,1:]=T KeyData_index[p,0]=code[t] KeyData[p,1:]=(y.values-min(y.values))/(max(y.values)-min(y.values)) KeyData_index[p,1:]=y.index
Part 10 10.6.1函数定义及使用方法
将以上介绍的股票价格形态特征提取、形态特征聚类与收益率计算、形态绘图分别定义为三个函 数FR1、FR2、huitu，其函数定义示例代码如下： def FR1(DA,t_trd1,t_trd2,num):
#输入： #DA--2017年股票交易数据 #t_trd1--聚类数据区间开始日期 #t_trd2--聚类数据区间结束日期 #num--基于总体规模与投资效率指标的综合评价方法提取样本个数 #输出： #Data--形态特征数据 #KeyData--关键价格点数据 #KeyData_index--关键价格点对应序号 import pandas as pd import fun import df import numpy as np dta=pd.read_excel('ddata.xlsx') r=fun.Fr(dta,'2016') c=r[0] code=list(c.index[0:num])
Data=Data[0:p,:] KeyData=KeyData[0:p,:] KeyData_index=KeyData_index[0:p,:] return (Data,KeyData,KeyData_index) def FR2(DA,Data,KeyData,KeyData_index,s_trd1,s_trd2,class_num): #输入： #DA--2017年股票交易数据 #Data--形态特征数据 #KeyData--关键价格点数据 #KeyData_index--关键价格点对应序号 #s_trd1--收益率计算持有期开始日期 #s_trd2--收益率计算持有期结束日期 #class_num--聚类个数
Part 10 10.6.1函数定义及使用方法
p=-1 td=pd.read_excel('交易日历数据表.xlsx') I1=td['Clddt'].values>=t_trd1 I2=td['Clddt'].values<=t_trd2 I=I1&I2 ddt=td.loc[I,['Clddt']] M=len(ddt) num=10 Data=np.zeros((len(code),num)) KeyData=np.zeros((len(code),num+1)) KeyData_index=np.zeros((len(code),num+1)) for t in range(len(code)): data=DA.loc[DA.iloc[:,0].values==code[t],['Trddt','Clsprc']] I1=data['Trddt'].values>=t_trd1 I2=data['Trddt'].values<=t_trd2 I=I1&I2 dt=data.loc[I,['Clsprc']]['Clsprc'] if len(dt)==M: p=p+1 dt=pd.Series(dt.values,index=range(len(dt))) keydata=df.get_keydata(dt,num)
Part 10 10.6.1函数定义及使用方法
#输出： #Data_c--形态特征数据+聚类结果列 #KeyData_c--关键价格点数据+聚类结果列 #KeyData_index_c--关键价格点对应序号+聚类结果列 #D--每只股票代码、所属聚类类别、收益率组成的数据框 #list_cr--每类股票的总收益 import pandas as pd import numpy as np import kmean c=kmean.K_mean(Data[:,1:],class_num) p=len(Data) KeyData_c=np.hstack((KeyData,c.reshape(p,1))) KeyData_index_c=np.hstack((KeyData_index,c.reshape(p,1))) Data_c=np.hstack((Data,c.reshape(p,1))) list_code=[] list_codec=[] list_r=[] list_cr=[] for t in range(class_num): code_t=KeyData_c[KeyData_c[:,len(KeyData_c[0,:])-1]==t,0] r_t=0