“Python编程”版本间的差异
来自iCenter Wiki
（→Pandas库使用） |
（→Numpy库使用） |
||
| 第40行： | 第40行： | ||
Numpy数据操作：基本操作（dtype，reshape，transpose），数据切分（下标访问，random.sample等等） | Numpy数据操作：基本操作（dtype，reshape，transpose），数据切分（下标访问，random.sample等等） | ||
| − | + | [[Numpy_示例]] | |
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
| − | + | ||
==Python教学== | ==Python教学== | ||
2019年7月12日 (五) 04:21的版本
目录
理解编程
python语言
集成开发环境IDE
编辑器软件安装：
- 编辑开发环境
（1）Visual Studio Code/ Notepad++文件编辑器 / Sublime 文本编辑器；
（2）Git-bash安装程序；
Python安装
Python 3.6.2+。
Python安装程序可以从Python网站（http://www.python.org）直接下载，或者也可以直接安装Anacoda Python发行版（https://www.continuum.io）。
pip安装python包
大多数Python 包都使用pip 实用工具安装。
$ pip install flask
手动安装pip，安装方法参见pip 的网站： https://pip.pypa.io/en/latest/installing/
文件读取：csv（pandas库），图片（pilllow库），其他（字符串处理）
Pandas库使用
Numpy库使用
Numpy数据操作：基本操作（dtype，reshape，transpose），数据切分（下标访问，random.sample等等）
Python教学
参考书
- Stanford U., CS231n, http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/.
- ICML-2017 TensorFlow workshop, https://github.com/random-forests/tensorflow-workshop/.
- Lutz, Mark. Learning python. " O'Reilly Media, Inc.", 2013.
