Python 学习资料

原創

汤姆鱼

2020-02-25 00:24

1、廖雪峰Python 学习笔记；

链接： https://blog.csdn.net/datawhale/article/category/7779959

这个是 Datawhale 学习廖雪峰老师的 Python 课程的的学习笔记，其中包括入门笔记和进阶学习笔记，非常详细，值得学习。

关于 Datawhale：一个专注于A领域的开源组织，汇聚了众多顶尖院校和知名企业的优秀学习者，聚集了一群有开源精神和探索精神的团队成员。

谢谢 Datawhale!!

2、Python入门笔记；

链接： https://pan.baidu.com/s/1IPZI5rygbIh5R5OuTHajzA

密码：2bzh

3、南京大学 Python 视频教程；

链接： https://www.icourse163.org/course/0809NJU004-1001571005?from=study

本课程是南京大学开设的 python 课程，主要面向非计算机专业的软件开发爱好者，不局限某个专业和学历层次，需要一些程序设计的基本概念如计算机求解问题的框架和一些如素数判断这样的基本算法，缺少上述基础的同学不用太担心，在上课过程中根据课程自己进度补充相关知识并多多进行编程练习即可。

感谢南京大学老师，辛苦啦！！

4、Python-100天从新手到大师；

链接： https://github.com/jackfrued/Python-100-Days

这份资料是骆昊整理的，前15天是写给初学者的，例子程序简单清晰；最后10天是 Python项目实战和面试相关的东西，内容更详实和完整，尤其是第100天的面试题部分；

感谢骆昊大佬，谢谢！！

5、代码规范；

链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/59763076

这个是黄海广博士推荐的神奇，拯救奇丑无比的 Python 代码，有助于你写出漂亮的代码。

6、numpy 练习题；

链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/57872490

这个也是黄海广博士整理的 Numpy 资料，本文总结了 Numpy的常用操作，并做成练习题，练习题附答案建议读者把练习题完成。

NumPy（ Numeric Python）系统是 Python的种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比 Python自身的嵌套列表（ nested list structure）结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（ matrix）

NumPy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如Lawrence livermore,NASA用其处理一些本来使用C++， Fortran或 Matlab等所做的任务网上可以搜到大量的 Numpy教程和官方文档，但没有简单的方法来练习。教程是很好的资源，但诸实践。只有实践，才能更好的加深学习。

感谢黄博，黄博真的很牛逼！！

黄博的个人网站：

微信公众号：机器学习初学者(ID:ai-start-com)

知识星球ID：92416895（黄博的机器学习圈子）

Github: https://github.com/fengdu78

知乎：https://www.zhihu.com/people/fengdu78/activities

7、pandas练习题；

链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/56644669

这也是黄博整理的，谢谢黄博，辛苦啦！！

Pandas 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使 Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

网上可以搜到大量的 pandas 教程和官方文档，但没有简单的方法来练习。教程是很好的资源，但要付诸实践。只有实践，才能更好的加深学习。