“Python编程”版本间的差异

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=理解编程=
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[[Programming Program]]
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=python语言=
 
=python语言=
  
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文件读取：csv（pandas库），图片（pilllow库），其他（字符串处理）
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==集成开发环境IDE==
  
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==Pandas库使用==
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编辑器软件安装：
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#/usr/bin/python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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import pandas as np
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*编辑开发环境
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  import sys
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  （1）Visual Studio Code/ Notepad++文件编辑器 / Sublime 文本编辑器；
  
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  df = np.read_csv("traffic.txt", header=None)
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  （2）Git-bash安装程序；
  
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for x in range(0,10):
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=Python安装=
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df.to_csv("%d.csv" %x, columns=[x], header=True, index=False)
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==Numpy库使用==
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[[Python_安装]]
  
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Numpy数据操作：基本操作（dtype，reshape，transpose），数据切分（下标访问，random.sample等等）
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==Jupyter安装==
  
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以下代码
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[[Jupyter_安装]]
  
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  import matplotlib.pyplot as plt
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=Python教学=
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==教学计划==
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{| class="wikitable"
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! 课次 !! 日期 !! 内容 !! 关键词/概述 !!  附注
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| 第0课 || 2019-06-24 || 建立微信群 || 课程介绍，软件环境设置：git jupyter notebook markdown  ||  样例代码
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| 第1天 || 2019-07-15 || 上午 ||  [Strings][Numbers][Lists][Dictionaries][Conditionals][For loops] ||  (exercise) 
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| 第2天 || 2019-07-16 || 上午 ||  [Functions] [Classes] [File IO] [Exceptions]  ||  (exercise)
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| 第3天 || 2019-07-17 || 上午 ||  [Modules and packages][Project Structure][PyTest_1_2] [Debugging] ||  (exercise)
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| 第4天 || 2019-07-18 || 上午 ||  [testing1] [testing2] [Goodies of the Standard Library-1-2]||  (exercise)
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| 第5天 || 2019-07-19 || 上午 ||  [idiomatic_dicts][idiomatic_loops]  ||  (exercise)
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| 第6天 || 2019-07-20 || 上午 ||  [recap1_exercise1] [recap2_exercise]  ||  (exercise)
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| 第7天 || 2019-07-21 || 上午 ||  [std_lib2] [pytest_fixtures] ||  [exercise]
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| 第8天 || 2019-07-22 || 上午 ||  [best_practices] ||  conclusion
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==参考教程==
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Learning Python 3, https://github.com/jerry-git/learn-python3.
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=Numpy库使用=
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Numpy数据操作：基本操作（dtype，reshape，transpose），数据切分（下标访问，random.sample等等）
  
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import numpy as np
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[[Numpy_示例]]
  
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x = np.linspace(-10,10,1000)
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#Stanford U., CS231n, http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ .
  
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sink = lambda x: np.sin(x)/x
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=Pandas库使用=
  
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plt.plot(x, sink(x), color='blue', lw=2)
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[[Pandas_示例]]
  
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plt.show()
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=TensorFlow库使用=
  
−
==TensorFlow==
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TensorFlow是一种流行的深度学习库，前端使用Python语言。
  
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神经网络搭建：
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[[Python_TensorFlow_Basics]]
  
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==小作业==
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#ICML-2017 TensorFlow workshop, https://github.com/random-forests/tensorflow-workshop/.
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从头开始mnist识别训练
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=参考书=
 
=参考书=
  
 
#Lutz, Mark. Learning python. " O'Reilly Media, Inc.", 2013.
 
#Lutz, Mark. Learning python. " O'Reilly Media, Inc.", 2013.

2019年8月9日 (五) 01:48的最后版本

理解编程

Programming Program

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_安装

Jupyter安装

Jupyter_安装

Python教学

教学计划

课次 日期 内容 关键词/概述 附注
第0课 2019-06-24 建立微信群 课程介绍，软件环境设置：git jupyter notebook markdown 样例代码
第1天 2019-07-15 上午 [Strings][Numbers][Lists][Dictionaries][Conditionals][For loops] (exercise)
第2天 2019-07-16 上午 [Functions] [Classes] [File IO] [Exceptions] (exercise)
第3天 2019-07-17 上午 [Modules and packages][Project Structure][PyTest_1_2] [Debugging] (exercise)
第4天 2019-07-18 上午 [testing1] [testing2] [Goodies of the Standard Library-1-2] (exercise)
第5天 2019-07-19 上午 [idiomatic_dicts][idiomatic_loops] (exercise)
第6天 2019-07-20 上午 [recap1_exercise1] [recap2_exercise] (exercise)
第7天 2019-07-21 上午 [std_lib2] [pytest_fixtures] [exercise]
第8天 2019-07-22 上午 [best_practices] conclusion

参考教程

Learning Python 3, https://github.com/jerry-git/learn-python3.

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）

Numpy_示例

  1. Stanford U., CS231n, http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ .

Pandas库使用

Pandas_示例

TensorFlow库使用

TensorFlow是一种流行的深度学习库，前端使用Python语言。

Python_TensorFlow_Basics

  1. ICML-2017 TensorFlow workshop, https://github.com/random-forests/tensorflow-workshop/.

参考书

  1. Lutz, Mark. Learning python. " O'Reilly Media, Inc.", 2013.
取自“http://wiki.icenter.tsinghua.edu.cn/icenterwiki/index.php?title=Python编程&oldid=54418”