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    Python入门学习资料

    因为对Python还蛮感兴趣的,所以总结一下Python学习资料,包括三部分: 可以学习Python的地方:如果你也想学Python的话,那么可以在这些地方进行学习; Python可以做的事情:分享一些 Python可以开发的一些项目; 一、可以学习Python的地方 这个是我在百度经验看到别人总结的,觉得还不错,直接拿过来用了~ 1、Vamei老师:【python快速教程】 2、廖雪峰老师:【python 5、Python Weekly:每周更新,包括Python相关的文章、教程、演讲、书籍、项目、工作等。 6、Python challenge:用Python编程技能解决33个谜题,闯关。 7、Python官方文档:官网,去找资料吧! 3、当然,也是可以用Python来做一些比较酷的事情滴,比如破解验证码啊,自动填写调查问卷啊,爬虫啊…… Python 破解验证码 Python自动填问卷星 基于python的网络小爬虫 Python

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    Python 系列 8 - Sklearn

    0 引言 本文是 Python 系列的第十一篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 Scikit-Plot 深度学习之 TensorFlow 深度学习之 Keras 深度学习之 PyTorch 深度学习之 MXnet ---- Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 这样,每条推文都可以编码为 2 维张量形状 (280, 128),比如一条 tweet 是 “I love python :)”,这句话映射到 ASCII 表变成: ? 在 Seaborn 时是从 csv 文件读取的,本帖从 Sklearn 里面的 datasets 模块中引入,代码如下: from sklearn.datasets import load_iris 类比〖Python 入门篇 (下)〗一贴里的把函数当成参数的高阶函数,元估计器把估计器当成参数。

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    Python 系列 5 - Matplotlib

    0 引言 本文是 Python 系列的第八篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 炫酷可视化之 PyEcharts 机器学习之 Sklearn 深度学习之 TensorFlow 深度学习之 Keras 深度学习之 PyTorch 深度学习之 MXnet ---- Matplotlib 是 Python 中最基本的可视化工具,官网里 ((https://matplotlib.org/) 有无数好资料,但这不是重点,本文肯定和市面上的所有讲解都不一样。 由上图看出: 图包含着坐标系 (多个) 坐标系由坐标轴组成 (横轴 xAxis 和纵轴 yAxis) 坐标轴上面有刻度 (主刻度 MajorTicks 和副刻度 MinorTicks) Python 中万物皆对象 我查了半天资料都查不到,知道答案的同学可留言。 我的猜测是,当每条刻度线加粗后的像是一个刻度矩形,由 2 条刻度线组成,那么总共就是 12 条? 下面来看看层级中排名第四也是最后的「刻度」。

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    Python 系列 8 - Sklearn

    0 引言 本文是 Python 系列的第十一篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之 Scikit-Plot 深度学习之 TensorFlow 深度学习之 Keras 深度学习之 PyTorch 深度学习之 MXnet ---- Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 这样,每条推文都可以编码为 2 维张量形状 (280, 128),比如一条 tweet 是 “I love python :)”,这句话映射到 ASCII 表变成: ? 在 Seaborn 时是从 csv 文件读取的,本帖从 Sklearn 里面的 datasets 模块中引入,代码如下: from sklearn.datasets import load_iris 类比〖Python 入门篇 (下)〗一贴里的把函数当成参数的高阶函数,元估计器把估计器当成参数。

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