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Python基础视频课程第三部分

Python基础视频课程第三部分
共108节 204人在学 课程详情
课程目录
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  • 8.17.3其他搜索函数;访问匹配--限制在字符串开始或末尾匹配的元字符
  • 8.17.4其他搜索函数;访问匹配--函数findall和finditer:查找字符串中的所有匹配
  • 8.17.5其他搜索函数;访问匹配--捕获匹配中的子串
  • 8.17自测练习
  • 8.18.1数据科学介绍:Pandas、正则表达式和数据清洗第1部分:简介
  • 8.18.2数据科学介绍:Pandas、正则表达式和数据清洗第2部分:数据验证
  • 8.18.3数据科学介绍:Pandas、正则表达式和数据清洗第3部分:重新格式化数据
  • 8.18自测练习
  • 9.0第09课概述:文件和异常;Pandas、CSV文件和简单数据分析文件
  • 9.1文本文件处理--写文本文件:介绍with语句
  • 9.2文本文件处理--从文本文件读数据
  • 9.2自测练习
  • 9.4更新文本文件
  • 9.4自测练习
  • 9.5.1用JSON串行化--JSON数据格式
  • 9.5.2用JSON串行化--对象串行化为JSON
  • 9.5.3用JSON串行化--JSON对象反串行化为Python
  • 9.5.4用JSON串行化--显示JSON文本
  • 9.5自测练习
  • 9.6文件打开模式
  • 9.7处理异常
  • 9.8除0和非法输入
  • 9.9try语句
  • 9.9自测练习
  • 9.10finally子句
  • 9.10自测练习
  • 9.11显式产生一个异常
  • 9.12栈展开和Traceback
  • 9.13数据科学介绍:处理CSV文件--Python标准库模块csv
  • 9.13自测练习
  • 9.14数据科学介绍:处理CSV文件--将CSV文件读入Pandas DataFrame
  • 9.15数据科学介绍:处理CSV文件--读取泰坦尼克灾难数据集
  • 9.16数据科学介绍:处理CSV文件--对泰坦尼克灾难数据集完成简单的数据分析
  • 9.17数据科学介绍:处理CSV文件--乘客年龄直方图
  • 10.1定制类Account--测试Account类
  • 10.2定制类Account--Account类定义
  • 10.2自测练习
  • 10.3控制对特性的访问
  • 10.4属性提供数据访问--测试Time类
  • 10.5属性提供数据访问-- Time类定义
  • 10.5自测练习
  • 10.6属性提供数据访问-- Time类定义说明
  • 10.7模拟“私有”特性
  • 10.8案例研究:洗牌和发牌模拟--测试Card和DeckOfCards类
  • 10.9案例研究:洗牌和发牌模拟--Card类和类特性介绍
  • 10.10案例研究:洗牌和发牌模拟-- DeckOfCards类
  • 10.11案例研究:洗牌和发牌模拟--用Matplotlib显示扑克牌图像
  • 10.11自测练习
  • 10.12继承:基类和子类
  • 10.13建立继承层次体系和多态介绍--基类CommissionEmployee
  • 10.14建立继承层次体系和多态介绍--子类SalariedCommissionEmployee
  • 10.15建立继承层次体系和多态介绍--多态处理CommissionEmployee和Salarie
  • 10.16鸭子类型和多态
  • 10.17操作符重载
  • 10.18测试Complex类
  • 10.19Complex类定义
  • 10.19自测练习
  • 10.20命名元组
  • 10.21简要介绍Python 3.7新的数据类
  • 10.22简要介绍Python 3.7新的数据类--创建Card数据类
  • 10.23简要介绍Python 3.7新的数据类--使用Card数据类
  • 10.23自测练习
  • 10.24简要介绍Python 3.7新的数据类--数据类相对于命名元组和传统类的优点
  • 10.25使用Docstring和doctest实现单元测试
  • 10.25自测练习
  • 10.26命名空间和作用域
  • 10.27数据科学介绍:时间序列和简单线性回归--介绍
  • 10.28数据科学介绍:时间序列和简单线性回归--简单线性回归计算分量
  • 10.29数据科学介绍:时间序列和简单线性回归--平均高温数据加载到DataFrame
  • 10.30数据科学介绍:时间序列和简单线性回归--清理数据
  • 10.31数据科学介绍:时间序列和简单线性回归--计算数据集的基本描述统计
  • 10.32数据科学介绍:时间序列和简单线性回归--预测未来一月平均高温
  • 10.33数据科学介绍:时间序列和简单线性回归--平均高温绘图和回归线
  • Python基础第三部分简介
  • 8.0第08课概述: 字符串--深入探究;Pandas、正则表达式和数据清洗
  • 8.1格式化字符串--表示类型
  • 8.1自测练习
  • 8.2格式化字符串--字段宽度和对齐
  • 8.2自测练习
  • 8.3格式化字符串--数值格式化
  • 8.3自测练习
  • 8.4格式化字符串--字符串的format方法
  • 8.4自测练习
  • 8.5拼接和重复字符串
  • 8.5自测练习
  • 8.6从字符串去除空白符
  • 8.6自测练习
  • 8.7改变字符大小写
  • 8.7自测练习
  • 8.8字符串的比较操作符
  • 8.9搜索子串
  • 8.9自测练习
  • 8.10替换子串
  • 8.10自测练习
  • 8.11分解和连接字符串
  • 8.11自测练习
  • 8.12字符和字符测试方法
  • 8.13原始字符串
  • 8.14正则表达式介绍
  • 8.15.1 re模块和函数fullmatch第1部分--匹配字面量字符
  • 8.15.2 re模块和函数fullmatch第2部分--元字符、字符类和量词
  • 8.15.3 re模块和函数fullmatch第3部分--定制字符类
  • 8.15.4 re模块和函数fullmatch第4部分--量词
  • 8.15自测练习
  • 8.16替换子串和分解字符串
  • 8.16自测练习
  • 8.17.1其他搜索函数;访问匹配--函数search:查找字符串中任意位置的第一个匹配
  • 8.17.2其他搜索函数;访问匹配--使用可选的flags关键字参数忽略大小写
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课时介绍

9.16数据科学介绍:处理CSV文件--对泰坦尼克灾难数据集完成简单的数据分析

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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