Python基础视频课程第二部分

Python基础视频课程第二部分
共102节 224人在学 课程详情
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  • Python基础第二部分简介
  • 5.1列表
  • 5.1自测练习
  • 5.2元组
  • 5.2自测练习
  • 5.3.1解包序列
  • 5.3自测练习
  • 5.4.1序列分片第1部分:得到一个序列的子集
  • 5.4.2序列分片第2部分:修改一个列表
  • 5.4自测练习
  • 5.5del语句
  • 5.5自测练习
  • 5.6向函数传递列表
  • 5.7列表排序
  • 5.8搜索序列
  • 5.8自测练习
  • 5.9其他列表方法
  • 5.9自测练习
  • 5.10用列表模拟栈
  • 5.11列表推导
  • 5.11自测练习
  • 5.12生成器表达式
  • 5.12自测练习
  • 5.13过滤、映射和归约
  • 5.13自测练习
  • 5.14其他序列处理函数
  • 5.14自测练习
  • 5.15二维列表
  • 5.15自测练习
  • 5.17掷600、60000和6000000次骰子的示例图
  • 5.18.1可视化掷骰子频度和百分比—第1部分
  • 5.18.2可视化掷骰子频度和百分比—第2部分
  • 5.18.3可视化掷骰子频度和百分比—第3部分
  • 5.18.4可视化掷骰子频度和百分比—第4部分
  • 6.0第06 课概述:字典和集合
  • 6.1字典
  • 6.2创建一个字典
  • 6.2自测练习
  • 6.3迭代处理一个字典
  • 6.4基本字典操作
  • 6.4自测练习
  • 6.5字典方法keys和values
  • 6.5自测练习
  • 6.6字典比较
  • 6.7示例:学生成绩字典
  • 6.8示例:单词计数
  • 6.9Python标准库模块collections
  • 6.9自测练习
  • 6.10字典方法update
  • 6.11字典推导
  • 6.11自测练习
  • 6.12集合
  • 6.13自测练习
  • 6.14数学集合操作
  • 6.14自测练习
  • 6.15可变集合操作符和方法
  • 6.16集合推导
  • 6.17数据科学介绍:动态可视化—使用仿真和动态可视化演示大数定律
  • 6.18数据科学介绍:动态可视化— 实现动态可视化,第1部分
  • 7.0第07课概述: 使用NumPy的面向数组的编程;Pandas介绍
  • 7.1由现有数据创建数组
  • 7.1自测练习
  • 7.2数组属性
  • 7.2自测练习
  • 7.3用特定值填充数组
  • 7.4由区间创建数组
  • 7.4自测练习
  • 7.5列表与数组性能:引入%timeit
  • 7.5自测练习
  • 7.6数组操作符
  • 7.6自测练习
  • 7.7NumPy计算方法
  • 7.7自测练习
  • 7.8通用函数
  • 7.8自测练习
  • 7.9索引和分片
  • 7.9自测练习
  • 7.10视图:浅复制
  • 7.11深复制
  • 7.12.1变形和转置:reshape与resize
  • 7.12.2变形和转置:flatten与ravel
  • 7.12.3变形和转置:转置行和列
  • 7.12.4变形和转置:水平和垂直堆叠
  • 7.12自测练习
  • 7.13数据科学介绍:pandas Series和DataFrame
  • 7.14.1数据科学介绍:pandas Series和DataFrame--pandas Serie
  • 7.14.2数据科学介绍:pandas Series和DataFrame--pandas Serie
  • 7.14自测练习
  • 7.15.1数据科学介绍:pandas Series和DataFrame –创建DataFrame和
  • 7.15.2数据科学介绍:pandas Series和DataFrame –访问DataFrame的
  • 7.15.3数据科学介绍:pandas Series和DataFrame –通过loc和iloc属性
  • 7.15.4数据科学介绍:pandas Series和DataFrame –使用loc和iloc属性
  • 7.15.5数据科学介绍:pandas Series和DataFrame –选择行和列的子集
  • 7.15.6数据科学介绍:pandas Series和DataFrame –布尔索引
  • 7.15.7数据科学介绍:pandas Series and DataFrames—按行和列访问一个
  • 7.15.8数据科学介绍:pandas Series和DataFrame –描述统计
  • 7.15.9数据科学介绍:pandas Series和DataFrame –用T属性转置DataFr
  • 7.15.10数据科学介绍:pandas Series和DataFrame –按索引排序
  • 7.15.11数据科学介绍:pandas Series和DataFrame –按列值排序
  • 7.15自测练习
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课时介绍

6.4基本字典操作

课程介绍

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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