“Python编程”版本间的差异
来自iCenter Wiki
（→Python安装） |
（→Python教学） |
||
| 第50行： | 第50行： | ||
| 第4天 || 2019-07-18 || 上午 || [File I\O][Exceptions] [Modules and packages] | | 第4天 || 2019-07-18 || 上午 || [File I\O][Exceptions] [Modules and packages] | ||
|- | |- | ||
| − | | 第5天 || 2019-07-19 || 上午 || Data structures: Sort | + | | 第5天 || 2019-07-19 || 上午 || Data structures: Insertion Sort\ Merge Sort\ Quick Sort\ Hashing |
|- | |- | ||
| − | | 第6天 || 2019-07-20 || 上午 || Data structures: Tree | + | | 第6天 || 2019-07-20 || 上午 || Data structures: Tree, BST, RB-Tree, B+ Tree, |
|- | |- | ||
| − | | 第7天 || 2019-07-21 || 上午 || Data structures: Graph | + | | 第7天 || 2019-07-21 || 上午 || Data structures: Graph, MST |
|- | |- | ||
| 第8天 || 2019-07-22 || 上午 || [OOP - inheritance][OOP - Abstract Base Classes] | | 第8天 || 2019-07-22 || 上午 || [OOP - inheritance][OOP - Abstract Base Classes] | ||
2019年7月14日 (日) 10:37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
Jupyter安装
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
Learning Python 3, https://github.com/jerry-git/learn-python3.
| 课次 | 日期 | 内容 | 关键词/概述 |
|---|---|---|---|
| 第0课 | 2019-06-24 | 建立微信群 | |
| 第1天 | 2019-07-15 | 上午 | 课程介绍 \Git\Jupyter\Markdown 实验环境 |
| 第2天 | 2019-07-16 | 上午 | [Strings][Numbers][Lists][Dictionaries] |
| 第3天 | 2019-07-17 | 上午 | [Conditionals][For loops][Functions][Classes] |
| 第4天 | 2019-07-18 | 上午 | [File I\O][Exceptions] [Modules and packages] |
| 第5天 | 2019-07-19 | 上午 | Data structures: Insertion Sort\ Merge Sort\ Quick Sort\ Hashing |
| 第6天 | 2019-07-20 | 上午 | Data structures: Tree, BST, RB-Tree, B+ Tree, |
| 第7天 | 2019-07-21 | 上午 | Data structures: Graph, MST |
| 第8天 | 2019-07-22 | 上午 | [OOP - inheritance][OOP - Abstract Base Classes] |
参考书
- Lutz, Mark. Learning python. " O'Reilly Media, Inc.", 2013.
- Stanford U., CS231n, http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/.
- ICML-2017 TensorFlow workshop, https://github.com/random-forests/tensorflow-workshop/.
