Python基础视频课程第一部分

Python基础视频课程第一部分
共50节 286人在学 课程详情
  • Python基础第一部分简介
  • 0.0课程概述:预备课程
  • 0.1获得代码
  • 0.2示例文件夹结构
  • 0.3安装Anaconda
  • 0.4更新Anaconda
  • 0.5包管理器
  • 0.6安装jupyter-matplotlib
  • 0.7Twitter开发者账户
  • 0.8获得问题解答
  • 1.0第01课概述:测试用例:使用IPython和Jupyter Notebook
  • 1.1使用IPython交互模式作为一个计算器
  • 1.2使用IPython解释器执行一个Python程序
  • 1.3在Jupyter Notebook中编写和执行代码
  • 2.0第02课概述:Python编程介绍
  • 2.1变量和赋值语句
  • 2.1自测练习
  • 2.2算术操作符
  • 2.3函数print和单引号及双引号字符串介绍
  • 2.3自测练习
  • 2.4三引号字符串
  • 2.4自测练习
  • 2.5从用户得到输入
  • 2.5自测练习
  • 2.6判定:if语句和比较操作符
  • 2.6自测练习
  • 2.7对象和动态类型
  • 2.7自测练习
  • 2.8数据科学介绍:基本描述统计
  • 2.8自测练习
  • 3.0第03课概述:控制语句
  • 3.1if语句
  • 3.1自测练习
  • 3.2if...else和if...elif...else语句
  • 3.2自测练习
  • 3.3while语句
  • 3.3自测练习
  • 3.4for语句;Iterable、列表和迭代器;内置range函数
  • 3.4自测练习
  • 3.5增强赋值
  • 3.5自测练习
  • 3.6序列控制的迭代
  • 3.6自测练习
  • 3.7卫哨控制的迭代
  • 3.8内置函数range:深入探究
  • 3.8自测练习
  • 3.9使用类型Decimal表示货币金额
  • 3.9自测练习
  • 3.10break和continue语句
  • 3.11布尔操作符and、or和not
  • 3.11自测练习
  • 3.12数据科学介绍:集中趋势度量—均值、中位数和众数
  • 3.12自测练习
  • 4.0第04课概述: 函数
  • 4.1定义函数
  • 4.1自测练习
  • 4.2有多个参数的函数
  • 4.2自测练习
  • 4.3随机数生成
  • 4.3自测练习
  • 4.4案例研究:碰运气
  • 4.4自测练习
  • 4.5math模块函数
  • 4.6默认参数值
  • 4.7关键字参数
  • 4.8任意参数列表
  • 4.8自测练习
  • 4.9方法:属于对象的函数
  • 4.10作用域规则
  • 4.11import: 深入探究
  • 4.11自测练习
  • 4.12向函数传递参数:深入探究
  • 4.12自测练习
  • 4.13函数式编程
  • 4.14数据科学介绍:离散度量

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    课时介绍

    3.8自测练习

    课程介绍

    课程描述

    Paul Deitel讲授的Python基础视频课程是一个面向代码的Python演示课程,Python是当今世界上最流行、发展最迅速的语言之一。从单个代码段到完整的脚本,通过丰富的实际代码示例,Paul演示了如何使用交互式IPython解释器和Jupyter Notebook编写Python代码。你会很快熟悉Python语言、它的常用编程方法、关键的Python标准库模块以及一些流行的开源库。在每一部分最后的“数据科学介绍”视频中,Paul为后面的课程奠定了基础。在后面的那些高阶课程中,他会介绍当今最吸引人的前沿计算技术,包括自然语言处理、Twitter®数据挖掘来完成情感分析、使用IBM® Watson™的认知计算、使用分类和回归的有监督学习、使用聚类的无监督学习、通过深度学习和卷积神经网络实现计算机视觉、通过使用循环神经网络的深度学习完成情感分析、使用Hadoop®、Spark™ streaming、NoSQL数据库和物联网实现大数据应用。

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