python高級案例

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《Python機器學習經典實例》（[美] Prateek Joshi）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python機器學習經典實例

作者：[美] Prateek Joshi

譯者：陶俊傑

豆瓣評分：5.8

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2017-8

頁數：264

內容簡介：

在如今這個處處以數據驅動的世界中，機器學習正變得越來越大眾化。它已經被廣泛地應用於不同領域，如搜索引擎、機器人、無人駕駛汽車等。本書首先通過實用的案例介紹機器學習的基礎知識，然後介紹一些稍微復雜的機器學習演算法，例如支持向量機、極端隨機森林、隱馬爾可夫模型、條件隨機場、深度神經網路，等等。

本書是為想用機器學習演算法開發應用程序的Python 程序員准備的。它適合Python 初學者閱讀，不過熟悉Python 編程方法對體驗示例代碼大有裨益。

作者簡介：

作者簡介：

Prateek Joshi

人工智慧專家，重點關注基於內容的分析和深度學習，曾在英偉達、微軟研究院、高通公司以及矽谷的幾家早期創業公司任職。

譯者簡介：

陶俊傑

長期從事數據分析工作，酷愛Python，每天都和Python面對面，樂此不疲。本科畢業於北京交通大學機電學院，碩士畢業於北京交通大學經管學院。曾就職於中國移動設計院，目前在京東任職。

陳小莉

長期從事數據分析工作，喜歡Python。本科與碩士畢業於北京交通大學電信學院。目前在中科院從事科技文獻與專利分析工作。

2. python遞歸演算法經典實例有哪些

程序調用自身的編程技巧稱為遞歸（ recursion）。遞歸做為一種演算法在程序設計語言中廣泛應用。 一個過程或函數在其定義或說明中有直接或間接調用自身的一種方法。

它通常把一個大型復雜的問題層層轉化為一個與原問題相似的規模較小的問題來求解，遞歸策略只需少量的程序就可描述出解題過程所需要的多次重復計算，大大地減少了程序的代碼量。

遞歸的能力在於用有限的語句來定義對象的無限集合。一般來說，遞歸需要有邊界條件、遞歸前進段和遞歸返回段。當邊界條件不滿足時，遞歸前進；當邊界條件滿足時，遞歸返回。

Python

是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

3. Python類的用法實例淺析

Python類的用法實例淺析
這篇文章主要介紹了Python類的用法,以實例形式簡單分析了Python中類的定義、構造函數及使用技巧,需要的朋友可以參考下
本文實例講述了Python類的用法。分享給大家供大家參考。具體如下：
先看一段代碼：
#!/usr/bin/env python
class Test:
def __init__(self,msg="hello"):
self.wel=msg
print "init"
def go(self,name,do):
print self.wel+"go! "+name+" "+do
d=Test("hi,")
d.go("naughty","fight")
上面的代碼演示了：
1、構造函數以及帶參數（參數有默認值）構造函數
2、構造類實例
3、使用類實例調用類方法
希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。

4. Python中的9個代碼小實例！

1、串聯比較

2、串聯函數調用

3、復制列表

4、字典獲取元素值

5、 按值排序字典

6、 For Else

7、列表轉換為逗號分隔的字元串

8、合並字典

9、尋找列表中最大和最小元素的索引

若有不明白的地方，請移步Python視頻教程繼續學習！！

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6. Python的全棧開發是什麼

python，因為目前很火，能開發的項目很多，web前端後端，自動化運維，軟體、小型游戲開發，移動開發（微信小程序等），大數據處理，AI（人工智慧，最火的方向）等等，並且python是一門膠水語言，能和其他任何一門語言結合使用，並且跨平台（Windows，linux，MAC OS，Unix）等等的，這些方向基本都會，並且基本都能獨立搞定的，就算是python全棧工程師了。
對於Python全棧工程師來說，需要掌握以下知識結構：
第一，Python語言基本語法。Python語言的基本語法掌握起來並不困難，甚至可以說非常簡單，因為Python是腳本語言，所以語法也比較直接
第二，Python做Web開發。
Python是Web開發的傳統三大解決方案之一（還包括java和PHP），Web開發是全棧工程師必須掌握的內容。用Python做Web開發需要學習對應的框架，比如Django。
第三，Python做數據分析。Python做數據分析是一個比較常見的應用場景，Python做數據分析需要學習對應的演算法以及實現過程。會使用到的庫包括Numpy、matplotlib等。
第四，Python做爬蟲。Python做爬蟲應用是一個非常常見的應用，有大量的案例可以參考。
第五，Python做機器學習類應用。Python目前在機器學習領域（人工智慧相關）的應用非常普遍，所以對於Python全棧工程師來說，掌握機器學習相關的內容也是有必要的。需要掌握的演算法包括
決策樹、樸素貝葉斯、回歸、kNN分類等，同時需要掌握基本的線性代數和概率論相關知識。
當然python也有它的不足之處，就是慢，比C、C++、java都慢，這一點是限制它的一點，因為在不少領域對語言的運行速度都有極致的要求，你比如說導彈攔截程序，分秒必爭，顯然python在第
一步就會被pass掉。但是對於其它領域，你比如說橋梁參數的運算，我相信20分鍾和18分鍾它差不了多少。第二點就站在功利的角度來談了，就是目前計算機等級考試中沒有python這個選項，當
然我相信10年之後，或許是5年，我們就可以拿到python的計算機等級證書啦。
以上就是如何成為python全棧工程師的詳細內容，希望對你有所幫助。

7. python中有哪些簡單的演算法

首先謝謝邀請，

python中有的演算法還是比較多的？

python之所以火是因為人工智慧的發展，人工智慧的發展離不開演算法！

感覺有本書比較適合你,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質的。

這本書對於演算法從基本的入門到實現，循序漸進的介紹，比如裡面就涵蓋了數學建模的常用演算法。

第 1章從數學建模到人工智慧

1.1數學建模1.1.1數學建模與人工智慧1.1.2數學建模中的常見問題1.2人工智慧下的數學1.2.1統計量1.2.2矩陣概念及運算1.2.3概率論與數理統計1.2.4高等數學——導數、微分、不定積分、定積分

第2章 Python快速入門

2.1安裝Python2.1.1Python安裝步驟2.1.2IDE的選擇2.2Python基本操作2.2.1第 一個小程序2.2.2注釋與格式化輸出2.2.3列表、元組、字典2.2.4條件語句與循環語句2.2.5break、continue、pass2.3Python高級操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter

第3章Python科學計算庫NumPy

3.1NumPy簡介與安裝3.1.1NumPy簡介3.1.2NumPy安裝3.2基本操作3.2.1初識NumPy3.2.2NumPy數組類型3.2.3NumPy創建數組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣合並與分割3.2.6矩陣運算與線性代數3.2.7NumPy的廣播機制3.2.8NumPy統計函數3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy數據的保存

第4章常用科學計算模塊快速入門

4.1Pandas科學計算庫4.1.1初識Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可視化圖庫4.2.1初識Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib繪圖案例4.3SciPy科學計算庫4.3.1初識SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy圖像處理案例第5章Python網路爬蟲5.1爬蟲基礎5.1.1初識爬蟲5.1.2網路爬蟲的演算法5.2爬蟲入門實戰5.2.1調用API5.2.2爬蟲實戰5.3爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1多進程5.3.2多線程5.3.3協程5.3.4小結

第6章Python數據存儲

6.1關系型資料庫MySQL6.1.1初識MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初識NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小結6.3.1資料庫基本理論6.3.2資料庫結合6.3.3結束語

第7章Python數據分析

7.1數據獲取7.1.1從鍵盤獲取數據7.1.2文件的讀取與寫入7.1.3Pandas讀寫操作7.2數據分析案例7.2.1普查數據統計分析案例7.2.2小結

第8章自然語言處理

8.1Jieba分詞基礎8.1.1Jieba中文分詞8.1.2Jieba分詞的3種模式8.1.3標注詞性與添加定義詞8.2關鍵詞提取8.2.1TF-IDF關鍵詞提取8.2.2TextRank關鍵詞提取8.3word2vec介紹8.3.1word2vec基礎原理簡介8.3.2word2vec訓練模型8.3.3基於gensim的word2vec實戰

第9章從回歸分析到演算法基礎

9.1回歸分析簡介9.1.1「回歸」一詞的來源9.1.2回歸與相關9.1.3回歸模型的劃分與應用9.2線性回歸分析實戰9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2Python求解回歸模型案例9.2.3檢驗、預測與控制

第10章 從K-Means聚類看演算法調參

10.1K-Means基本概述10.1.1K-Means簡介10.1.2目標函數10.1.3演算法流程10.1.4演算法優缺點分析10.2K-Means實戰

第11章 從決策樹看演算法升級

11.1決策樹基本簡介11.2經典演算法介紹11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數11.2.5小結11.3決策樹實戰11.3.1決策樹回歸11.3.2決策樹的分類

第12章 從樸素貝葉斯看演算法多變193

12.1樸素貝葉斯簡介12.1.1認識樸素貝葉斯12.1.2樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3樸素貝葉斯演算法的優缺點12.23種樸素貝葉斯實戰

第13章 從推薦系統看演算法場景

13.1推薦系統簡介13.1.1推薦系統的發展13.1.2協同過濾13.2基於文本的推薦13.2.1標簽與知識圖譜推薦案例13.2.2小結

第14章 從TensorFlow開啟深度學習之旅

14.1初識TensorFlow14.1.1什麼是TensorFlow14.1.2安裝TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念與原理14.2TensorFlow數據結構14.2.1階14.2.2形狀14.2.3數據類型14.3生成數據十二法14.3.1生成Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成隨機數14.4TensorFlow實戰

希望對你有幫助！！！

貴在堅持，自己掌握一些，在工作中不斷打磨，高薪不是夢！！

8. python軟體開發的案例有哪些，可用於哪些開發

列舉一些比較有名的網站或應用。這其中有一些是用python進行開發，有一些在部分業務或功能上使用到了python，還有的是支持python作為擴展腳本語言。數據大部分來自Wikepedia和Quora。
Reddit - 社交分享網站，最早用Lisp開發，在2005年轉為python
Dropbox - 文件分享服務
豆瓣網 - 圖書、唱片、電影等文化產品的資料資料庫網站
Django - 鼓勵快速開發的Web應用框架
Fabric - 用於管理成百上千台Linux主機的程序庫
EVE - 網路游戲EVE大量使用Python進行開發
Blender - 以C與Python開發的開源3D繪圖軟體
BitTorrent - bt下載軟體客戶端
Ubuntu Software Center - Ubuntu 9.10版本後自帶的圖形化包管理器
YUM - 用於RPM兼容的Linux系統上的包管理器
Civilization IV - 游戲《文明4》
Battlefield 2 - 游戲《戰地2》
Google - 谷歌在很多項目中用python作為網路應用的後端，如Google Groups、Gmail、Google Maps等，Google App Engine支持python作為開發語言
NASA - 美國宇航局，從1994年起把python作為主要開發語言
Instrial Light & Magic - 工業光魔，喬治·盧卡斯創立的電影特效公司
Yahoo! Groups - 雅虎推出的群組交流平台
YouTube - 視頻分享網站，在某些功能上使用到python
Cinema 4D - 一套整合3D模型、動畫與繪圖的高級三維繪圖軟體，以其高速的運算和強大的渲染插件著稱
Autodesk Maya - 3D建模軟體，支持python作為腳本語言
gedit - Linux平台的文本編輯器
GIMP - Linux平台的圖像處理軟體
Minecraft: Pi Edition - 游戲《Minecraft》的樹莓派版本
MySQL Workbench - 可視化資料庫管理工具
Digg - 社交新聞分享網站
Mozilla - 為支持和領導開源的Mozilla項目而設立的一個非營利組織
Quora - 社交問答網站
Path - 私密社交應用
Pinterest - 圖片社交分享網站
SlideShare - 幻燈片存儲、展示、分享的網站
Yelp - 美國商戶點評網站
Slide - 社交遊戲/應用開發公司，被谷歌收購

9. 求python的項目實例教程

Python實戰：四周實現爬蟲系統（高清視頻）網路網盤

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10. python的編程實例

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