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北京理工大学嵩天《Python学习全套课程》

课程结构与技术栈分析 这门课程以“Python科学计算与可视化”为核心主题,围绕科学计算和可视化技术展开,主要采用Python语言作为工具。课程内容涉及多个技术栈,包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Mayavi等,这些库是科学计算和数据可视化领域的主流工具。课程结构上,共分为多个单元

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课程结构与技术栈分析

这门课程以“Python科学计算与可视化”为核心主题,围绕科学计算和可视化技术展开,主要采用Python语言作为工具。课程内容涉及多个技术栈,包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Mayavi等,这些库是科学计算和数据可视化领域的主流工具。课程结构上,共分为多个单元,每个单元聚焦某一具体技术点或应用场景,例如三维可视化、TraitsUI入门、机器学习基础等。

第一单元为Python基础,主要针对刚接触Python的开发者,讲解语法、数据结构、函数、模块等基本概念。第二单元聚焦于科学计算库,如NumPy和SciPy,介绍它们在数值计算、矩阵运算、信号处理等方面的应用。第三单元则进入数据可视化领域,以Matplotlib为核心,介绍如何绘制二维图表、设置图例、调整样式等实用技能。后续单元逐步深入,涉及三维可视化、交互式界面开发、机器学习等方向,涵盖从基础到进阶的内容。

项目结构与模块设计

课程中提供的项目结构清晰,每个单元都有对应的示例代码和扩展阅读材料。例如,在三维可视化单元中,课程提供了Mayavi的相关介绍视频,帮助学习者理解其工作原理和使用方法。此外,课程还包含多个实战项目,如数据可视化案例、交互式界面开发等,这些项目通常以“数据准备-算法选择-可视化展示”的结构进行组织,方便学习者按照步骤理解和实践。

资料包中的代码片段和模块设计体现出良好的可复用性。例如,在科学计算部分,课程提供了一些通用的数据处理模块,如数据加载、预处理、计算和可视化分离的代码结构。这些模块可以被直接套用到其他项目中,减少重复开发的精力。对于三维可视化,课程还提供了基于Mayavi的模块化代码,允许学习者根据需求灵活组合图形组件和交互逻辑。

适合的学习基础与建议学习顺序

这门课程适合具备一定Python基础的开发者,尤其是那些希望将Python应用于科学计算和数据可视化领域的工程师。如果你已经熟悉Python的基本语法,但对科学计算库和可视化工具的使用不熟悉,那么这门课程将为你提供系统性的知识框架。对于入门者,建议从第一单元开始,逐步掌握Python语言基础,再进入科学计算和可视化部分的学习。

在学习过程中,建议按照课程目录中的顺序进行,先掌握NumPy和SciPy等核心科学计算工具,再逐步过渡到Matplotlib和Mayavi等可视化库。对于三维可视化部分,若你对图形开发不熟悉,可以先通过课后扩展阅读材料了解Mayavi的基本概念和使用场景,再进入实战项目练习。此外,课程中提到的TraitsUI模块,适合希望开发交互式界面的学习者,可以作为进阶内容在掌握基础后学习。

学完能独立完成的项目方向

学完这门课程后,开发者应具备使用Python进行科学计算和数据可视化的能力。例如,你可以独立完成数据清洗、统计分析、可视化展示等基础任务,并能够根据需求选择合适的库进行开发。在三维可视化方面,你将能够使用Mayavi等工具构建复杂的三维图形,如三维地形图、科学数据模拟等。此外,课程中涉及的机器学习部分,也能帮助你理解如何将Python用于数据分析和建模。

通过课程提供的实战项目和模块化代码,开发者可以独立完成诸如可视化数据分析、科学实验模拟、交互式界面开发等任务。例如,利用Matplotlib绘制时间序列分析图、使用NumPy进行数值计算、通过Mayavi展示三维数据模型等。这些能力不仅适用于科研场景,也可以被应用于工业数据分析、游戏开发、Web应用等实际工程中。

资料包与实践结合方式

课程资料包中的代码片段和扩展阅读材料为学习者提供了丰富的实践素材。建议在观看视频讲解的同时,结合代码示例进行模仿和修改,以加深理解。例如,在学习Matplotlib时,可以尝试复制代码并替换数据集,观察输出结果的变化,从而掌握不同图表类型的使用方式。对于三维可视化部分,可以结合Mayavi的文档和课程中的示例代码,尝试构建简单的三维模型,并逐步增加复杂度。

资料包还提供了多个单元的扩展材料,如TraitsUI入门、Mayavi介绍等,这些内容可以帮助学习者深入理解某些技术点的底层原理和应用场景。建议在完成基础内容后,根据兴趣选择相关扩展材料进行深入学习。同时,学习过程中应注重代码的调试和优化,尝试将不同模块进行整合,形成完整的工程解决方案。最终,通过反复实践和重构,学习者可以将这些知识应用于实际项目中,提升自己的Python工程能力。

北京理工大学嵩天《Python学习全套课程》

Python科学计算与可视化实战

编辑点评

系统讲解Python在科学计算和可视化领域的应用,涵盖三维可视化、游戏开发、机器学习等多个方向,适合希望提升Python技能的工程师。

⭐ 编辑推荐

北京理工大学嵩天团队倾力打造,全面覆盖Python科学计算与可视化领域,助你成为数据可视化专家。

✨ 课程亮点

✦Python科学计算与可视化全面覆盖
✦实战项目驱动,提升技能
✦适合不同层次学习者

课程目录

Python科学计算三维可视化45 集
  • Python科学计算三维可视化资料.png [493.5 KB]
  • 课后扩展阅读:Mayavi介绍(3D Visualization with Mayavi by Prabhu Ramachandran).mp4 [124.1 MB]
  • 第十单元TraitsUI入门-2.mp4 [55.1 MB]
  • 第六单元Mlab基础-5.mp4 [59.7 MB]
  • 第九单元Traits基础-1.mp4 [73.0 MB]
  • 第六单元Mlab基础-3.mp4 [51.1 MB]
  • 第五单元Mayavi入门-2.mp4 [48.7 MB]
  • 第二单元TVTK管线与数据加载-3.mp4 [155.8 MB]
  • 第十单元TraitsUI入门-1.mp4 [65.6 MB]
  • 第一单元TVTK入门-4.mp4 [79.4 MB]
  • 第三单元TVTK库可视化实例-3.mp4 [38.9 MB]
  • 第五单元Mayavi入门-1.mp4 [45.3 MB]
  • 第一单元TVTK入门-3.mp4 [69.4 MB]
  • 第六单元Mlab基础-2.mp4 [38.9 MB]
  • 第六单元Mlab基础-1.mp4 [223.5 MB]
  • 第十一单元TraitsUI与Mayavi实例-2.mp4 [114.3 MB]
  • 第十单元TraitsUI入门-3.mp4 [100.4 MB]
  • 第三单元TVTK库可视化实例-1.mp4 [135.8 MB]
  • 第五单元Mayavi入门-4.mp4 [121.8 MB]
  • 【第一周】三维可视之基础运用-第一周课程导学.mp4 [10.5 MB]
  • 第九单元Traits基础-2.mp4 [88.8 MB]
  • 第三单元TVTK库可视化实例-2.mp4 [127.1 MB]
  • 第一单元TVTK入门-2.mp4 [112.5 MB]
  • 第一单元TVTK入门-1.mp4 [56.9 MB]
  • 第六单元Mlab基础-4.mp4 [139.1 MB]
  • 第二单元TVTK管线与数据加载-2.mp4 [122.4 MB]
  • 第五单元Mayavi入门-3.mp4 [76.7 MB]
  • 第二单元TVTK管线与数据加载-4.mp4 [95.2 MB]
  • 第七单元Mayavi可视化实例-3.mp4 [169.2 MB]
  • 课后阅读扩展:VTK-ITK的简单应用(by Hui-Huang Zhao).mp4 [10.0 MB]
  • 第二单元TVTK管线与数据加载-1.mp4 [89.5 MB]
  • 第六单元Mlab基础-7.mp4 [64.4 MB]
  • 第六单元Mlab基础-6.mp4 [44.3 MB]
  • 第七单元Mayavi可视化实例-2.mp4 [62.6 MB]
  • 课后扩展学习:Mayavi高级动画(Using mayavi.mlab Animation by Prabhu Ramachandran).mp4 [229.9 MB]
  • 第七单元Mayavi可视化实例-1.mp4 [65.9 MB]
  • 第十单元TraitsUI入门-4.mp4 [71.6 MB]
  • 课后阅读拓展:VTK介绍(VTK Overview by Han-Wei Shen)-2.mp4 [18.4 MB]
  • 第九单元Traits基础-5.mp4 [54.2 MB]
  • 第九单元Traits基础-4.mp4 [43.7 MB]
  • 【第〇周】三维可视化之前奏.mp4 [81.6 MB]
  • 第九单元Traits基础-3.mp4 [82.9 MB]
  • 第十单元TraitsUI入门-5.mp4 [173.0 MB]
  • 第十一单元TraitsUI与Mayavi实例-1.mp4 [55.6 MB]
  • 课后阅读拓展:VTK介绍(VTK Overview by Han-Wei Shen)-1.mp4 [21.1 MB]
Python游戏开发29 集
  • Python游戏开发说明.png [493.5 KB]
  • 【PYG04】Pygame事件处理机制-2.mp4 [90.3 MB]
  • 【PYG02】Pygame最小开发框架-6.mp4 [19.0 MB]
  • 【PYG05】Pygame色彩与绘图机制-6.mp4 [75.4 MB]
  • 【PYG05】Pygame色彩与绘图机制-7.mp4 [17.2 MB]
  • 【PYG02】Pygame最小开发框架-5.mp4 [109.6 MB]
  • 【PYG05】Pygame色彩与绘图机制-5.mp4 [74.1 MB]
  • 【PYG04】Pygame事件处理机制-7.mp4 [21.5 MB]
  • PYG02-ball.gif [4.9 KB]
  • 【PYG04】Pygame事件处理机制-6.mp4 [129.7 MB]
  • 【PYG05】Pygame色彩与绘图机制-3.mp4 [256.2 MB]
  • 【PYG05】Pygame色彩与绘图机制-1.mp4 [18.8 MB]
  • 【PYG02】Pygame最小开发框架-2.mp4 [106.3 MB]
  • 【PYG03】Pygame屏幕绘制机制-3.mp4 [209.0 MB]
  • 【PYG05】Pygame色彩与绘图机制-4.mp4 [151.4 MB]
  • 【PYG03】Pygame屏幕绘制机制-2.mp4 [52.8 MB]
  • 【PYG02】Pygame最小开发框架-1.mp4 [26.1 MB]
  • 【PYG02】Pygame最小开发框架-4.mp4 [96.2 MB]
  • Python游戏的开发工具.mp4 [140.2 MB]
  • 【PYG03】Pygame屏幕绘制机制-4.mp4 [75.9 MB]
  • 【PYG03】Pygame屏幕绘制机制-6.mp4 [20.7 MB]
  • 【PYG05】Pygame色彩与绘图机制-2.mp4 [117.9 MB]
  • 【PYG03】Pygame屏幕绘制机制-1.mp4 [17.2 MB]
  • 【PYG03】Pygame屏幕绘制机制-5.mp4 [61.5 MB]
  • 【PYG04】Pygame事件处理机制-1.mp4 [20.8 MB]
  • 【PYG04】Pygame事件处理机制-5.mp4 [119.6 MB]
  • 【PYG04】Pygame事件处理机制-3.mp4 [85.9 MB]
  • 【PYG04】Pygame事件处理机制-4.mp4 [68.2 MB]
  • 【PYG02】Pygame最小开发框架-3.mp4 [171.4 MB]
Python机器学习17 集
  • Python机器学习文档.zip [1.8 MB]
  • 学期课程导学-3.mp4 [90.4 MB]
  • 【第一周】机器学习之无监督学习-本周课程导学.mp4 [115.5 MB]
  • 单元6:手写数字识别实例分析-2.mp4 [122.9 MB]
  • 单元6:手写数字识别实例分析-3.mp4 [76.5 MB]
  • 单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析-1.mp4 [29.1 MB]
  • 单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析-2.mp4 [124.1 MB]
  • 学期课程导学-1.mp4 [77.6 MB]
  • 单元7:强化学习.mp4 [120.4 MB]
  • 学期课程导学-2.mp4 [57.2 MB]
  • 单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析-3.mp4 [34.8 MB]
  • 单元3:基于聚类的整图分割实例-1.mp4 [59.7 MB]
  • 单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析-4.mp4 [158.3 MB]
  • 【第二周】机器学习之有监督学习-本周课程导学.mp4 [97.4 MB]
  • 单元6:手写数字识别实例分析-1.mp4 [55.9 MB]
  • 单元9:课程总结.mp4 [76.0 MB]
  • 单元8:自主学习Flappy Bird游戏项目分析-5.mp4 [18.3 MB]
资源整理于网络,如有广告勿信!1 条
  • 资源整理于网络,如有广告勿信!必看.zip [1.8 MB]
Python云端系统开发13 集
  • 【PYC01】云端开发基础-6.MP4 [86.6 MB]
  • 【PYC01】云端开发基础-2.MP4 [162.3 MB]
  • 【PYC02】Django框架基础-1.mp4 [21.7 MB]
  • 【PYC01】云端开发基础-3.MP4 [127.8 MB]
  • 【PYC01】云端开发基础-7.MP4 [18.9 MB]
  • 【PYC02】Django框架基础-5.mp4 [366.9 MB]
  • 【PYC02】Django框架基础-2.mp4 [89.5 MB]
  • 【PYC01】云端开发基础-4.MP4 [106.7 MB]
  • 【PYC02】Django框架基础-6.mp4 [32.9 MB]
  • 【PYC01】云端开发基础-5.MP4 [71.6 MB]
  • 【PYC01】云端开发基础-1.MP4 [19.8 MB]
  • 【PYC02】Django框架基础-3.mp4 [333.4 MB]
  • 【PYC02】Django框架基础-4.mp4 [333.1 MB]
Python爬虫53 集
  • 网络爬虫课程的未完待续.mp4 [33.3 MB]
  • 单元12:实例4:股票数据Scrapy爬虫-1.mp4 [16.5 MB]
  • 单元12:实例4:股票数据Scrapy爬虫-2.mp4 [184.9 MB]
  • 单元2:网络爬虫的“盗亦有道”-3.mp4 [30.6 MB]
  • 单元10:Scrapy爬虫框架-2.mp4 [83.3 MB]
  • 单元9:实例3:股票数据定向爬虫-1.mp4 [97.5 MB]
  • 单元10:Scrapy爬虫框架-5.mp4 [13.7 MB]
  • 单元3:Requests库网络爬虫实战(5个实例)-5.mp4 [59.1 MB]
  • 单元10:Scrapy爬虫框架-3.mp4 [58.2 MB]
  • 单元10:Scrapy爬虫框架-1.mp4 [106.8 MB]
  • 单元6:实例1:中国大学排名爬虫-3.mp4 [60.4 MB]
  • 单元11:Scrapy爬虫基本使用-1.mp4 [146.9 MB]
  • 单元7:Re(正则表达式)库入门-2.mp4 [143.7 MB]
  • 单元11:Scrapy爬虫基本使用-2.mp4 [90.2 MB]
  • 单元7:Re(正则表达式)库入门-3.mp4 [257.2 MB]
  • 单元8:实例2:淘宝商品比价定向爬虫-3.mp4 [12.7 MB]
  • 单元8:实例2:淘宝商品比价定向爬虫-2.mp4 [197.9 MB]
  • 第三周本周课程导学.mp4 [17.5 MB]
  • 单元5:信息组织与提取方法-5.mp4 [22.4 MB]
  • 单元3:Requests库网络爬虫实战(5个实例)-6.mp4 [29.7 MB]
  • 单元6:实例1:中国大学排名爬虫-4.mp4 [10.5 MB]
  • 单元10:Scrapy爬虫框架-4.mp4 [44.2 MB]
  • 单元7:Re(正则表达式)库入门-5.mp4 [39.1 MB]
  • 单元12:实例4:股票数据Scrapy爬虫-4.mp4 [14.3 MB]
  • 单元2:网络爬虫的“盗亦有道”-2.mp4 [66.4 MB]
  • “网络爬虫”课程内容导学.mp4 [43.5 MB]
  • 单元9:实例3:股票数据定向爬虫-3.mp4 [81.0 MB]
  • 单元6:实例1:中国大学排名爬虫-2.mp4 [158.7 MB]
  • 单元9:实例3:股票数据定向爬虫-4.mp4 [26.3 MB]
  • 单元3:Requests库网络爬虫实战(5个实例)-2.mp4 [81.2 MB]
  • 第四周本周课程导学.mp4 [11.1 MB]
  • 单元12:实例4:股票数据Scrapy爬虫-3.mp4 [30.8 MB]
  • 单元5:信息组织与提取方法-2.mp4 [62.2 MB]
  • 单元2:网络爬虫的“盗亦有道”-4.mp4 [14.3 MB]
  • 单元7:Re(正则表达式)库入门-1.mp4 [73.1 MB]
  • 单元3:Requests库网络爬虫实战(5个实例)-3.mp4 [56.2 MB]
  • 第二周本周课程导学.mp4 [13.2 MB]
  • 单元5:信息组织与提取方法-4.mp4 [136.2 MB]
  • 单元6:实例1:中国大学排名爬虫-1.MP4 [77.9 MB]
  • 单元11:Scrapy爬虫基本使用-4.mp4 [12.3 MB]
  • Python语言开发工具选择.mp4 [86.0 MB]
  • 单元7:Re(正则表达式)库入门-4.mp4 [57.0 MB]
  • 单元11:Scrapy爬虫基本使用-3.mp4 [94.8 MB]
  • 网络爬虫课程回顾和总结.mp4 [62.8 MB]
  • 单元3:Requests库网络爬虫实战(5个实例)-1.mp4 [29.9 MB]
  • 单元2:网络爬虫的“盗亦有道-1.mp4 [97.1 MB]
  • 单元3:Requests库网络爬虫实战(5个实例)-4.mp4 [78.2 MB]
  • 第一周本周课程导学.mp4 [19.1 MB]
  • 单元5:信息组织与提取方法-1.mp4 [119.5 MB]
  • 单元7:Re(正则表达式)库入门-6.mp4 [21.4 MB]
  • 单元9:实例3:股票数据定向爬虫-2.mp4 [185.7 MB]
  • 单元5:信息组织与提取方法-3.mp4 [49.5 MB]
  • 单元8:实例2:淘宝商品比价定向爬虫-1.mp4 [66.2 MB]
Python数据分析和展示29 集
  • 单元8:Pandas数据特征分析-5.mp4 [18.8 MB]
  • 单元2:NumPy数据存取与函数-4.mp4 [104.8 MB]
  • 单元3:实例1:图像的手绘效果-2.mp4 [71.6 MB]
  • 单元3:实例1:图像的手绘效果-4.mp4 [21.3 MB]
  • 单元3:实例1:图像的手绘效果-1.mp4 [44.6 MB]
  • 单元8:Pandas数据特征分析-3.mp4 [48.7 MB]
  • “数据分析”课程内容导学.mp4 [61.7 MB]
  • Anaconda IDE的基本使用方法.mp4 [195.6 MB]
  • 单元6:实例2:引力波的绘制-2.mp4 [30.7 MB]
  • 单元2:NumPy数据存取与函数-2.mp4 [136.5 MB]
  • 单元5:Matplotlib基础绘图函数示例(5个实例)-4.mp4 [71.0 MB]
  • 单元2:NumPy数据存取与函数-5.mp4 [61.6 MB]
  • 单元8:Pandas数据特征分析-4.mp4 [64.5 MB]
  • 单元2:NumPy数据存取与函数-1.mp4 [95.9 MB]
  • 单元5:Matplotlib基础绘图函数示例(5个实例)-2.mp4 [43.6 MB]
  • 单元8:Pandas数据特征分析-2.mp4 [59.2 MB]
  • 单元2:NumPy数据存取与函数-6.mp4 [32.6 MB]
  • 单元5:Matplotlib基础绘图函数示例(5个实例)-6.mp4 [18.1 MB]
  • 单元5:Matplotlib基础绘图函数示例(5个实例)-1.mp4 [52.2 MB]
  • 第一周课程导学.mp4 [9.0 MB]
  • 第三周本周课程导学.mp4 [10.7 MB]
  • Python语言开发工具选择.mp4 [86.0 MB]
  • 第二周本周课程导学.mp4 [10.9 MB]
  • 单元5:Matplotlib基础绘图函数示例(5个实例)-3.mp4 [82.9 MB]
  • 单元3:实例1:图像的手绘效果-3.mp4 [23.3 MB]
  • 单元2:NumPy数据存取与函数-3.mp4 [140.5 MB]
  • 单元5:Matplotlib基础绘图函数示例(5个实例)-5.mp4 [34.1 MB]
  • 单元8:Pandas数据特征分析-1.mp4 [105.1 MB]
  • 单元6:实例2:引力波的绘制-1.mp4 [37.5 MB]
史上最全的Python学习资料 PDF电子书 大合集64 条
  • A Primer on Scientfic Programming with Python, Third Edition.pdf [5.3 MB]
  • Natural Language Processing with Python.pdf [5.2 MB]
  • Python高级编程.pdf [41.8 MB]
  • Foundations of Python 3 Network Programming, Second Edition.pdf [5.9 MB]
  • 笨办法学Python.pdf [821.4 KB]
  • 精通Python网络爬虫 核心技术、框架与项目实战 ,韦玮.pdf [108.6 MB]
  • Python3程序开发指南(第二版).pdf [28.3 MB]
  • Python学习手册(第4版)_完整版本.pdf [126.2 MB]
  • Python 2.7 Tutorial 中文版.pdf [998.8 KB]
  • Python源码剖析.pdf [29.0 MB]
  • 码农 第5期.pdf [13.7 MB]
  • Oreilly - Python Standard Library.pdf [1.3 MB]
  • 可爱的Python(哲思社区.插图版_文字版).pdf [7.0 MB]
  • Python_qr.pdf [144.0 KB]
  • Python库参考手册.pdf [92.0 KB]
  • [精通正则表达式(第三版)].(美)佛瑞德.扫描版.pdf [54.9 MB]
  • Python核心编程第二版附录A.pdf [336.1 KB]
  • Python 核心编程翻译版(第二版).pdf [5.3 MB]
  • python标准库 (1).pdf [651.2 KB]
  • 《Python标准库》中文版.pdf [651.2 KB]
  • 码农 第8期.pdf [8.7 MB]
  • Developing MeeGo apps with Python and QML.pdf [851.3 KB]
  • Rapid+GUI+Programming+with+Python+and+Qt(1).pdf [7.0 MB]
  • think python.pdf [871.3 KB]
  • Head First Python(中文版).pdf [39.0 MB]
  • NumPy_1_5_Beginner__039_s_Guide.pdf [3.2 MB]
  • 笨办法学.Python.(第三版).pdf [994.1 KB]
  • Learning Python, 5th Edition.pdf [20.2 MB]
  • A Byte of Python.pdf [598.9 KB]
  • 常用的正则表达式总结.txt [2.2 KB]
  • python核心笔记.pdf [785.7 KB]
  • Learning From Data 2nd Ed (Wiley,2007).pdf [4.0 MB]
  • [MySQL.Cookbook(第2版)].(美)迪布瓦.中文版.扫描版.pdf [38.7 MB]
  • 集体智慧编程-python算法应用.pdf [27.9 MB]
  • python基础教程(第二版).pdf [33.3 MB]
  • 《Python标准库》中文版 (1).pdf [651.2 KB]
  • Python入门指南.pdf [1.5 MB]
  • visualizing_data.pdf [6.2 MB]
  • 《Python核心编程 第二版》.(Wesley J. Chun ).[PDF]&ckook.pdf [6.1 MB]
  • python标准库.pdf [651.2 KB]
  • flask-docs.pdf [872.2 KB]
  • 面向对象的思考过程.pdf [3.3 MB]
  • [Building.Machine.Learning.Systems.with.Pytho.pdf [6.0 MB]
  • Natural Language Processing with Python(1).pdf [5.2 MB]
  • Machine_Learning_in_Action.pdf [6.6 MB]
  • Python核心编程(第二版).pdf [141.9 MB]
  • Python高级编程 (1).pdf [72.3 MB]
  • OReilly.-.Python for Data Analysis.pdf [11.7 MB]
  • 码农 第6期.pdf [13.1 MB]
  • Python参考手册(第4版).pdf [26.7 MB]
  • Python爬虫开发与项目实战.pdf [105.4 MB]
  • 码农 第7期.pdf [19.6 MB]
  • OReilly Mining the Social Web 2nd Edition Oct.pdf [20.7 MB]
  • Django_中文教程.pdf [2.3 MB]
  • quantsp研究计划书.pdf [349.3 KB]
  • Beginning Python:Using Python 2.6 and Python 3.1.pdf [4.4 MB]
  • Python学习手册(第4版).pdf [95.4 MB]
  • Python技术手册(第2版).pdf [63.0 MB]
  • MySQL技术内幕:SQL编程-迷你书_IT168文库.pdf [6.6 MB]
  • Multitreading.pdf [99.9 KB]
  • 简明Python教程.pdf [784.9 KB]
  • Python精要参考(第二版)_翻译.pdf [678.7 KB]
  • python核心编程第二版笔记.doc [727.5 KB]
  • 码农第1期.pdf [8.9 MB]
嵩天教授Python入门教程66 集
  • 课程内容和安排介绍.mp4 [48.9 MB]
  • 5. 1-2 函数的定义、调用与返回.mp4 [75.8 MB]
  • 4.1 程序基本结构.mp4 [59.7 MB]
  • 6.2 文件的基本处理.mp4 [77.9 MB]
  • 8.3 Turtle搴撶殑浠嬬粛.mp4 [56.8 MB]
  • 5. 1-3 函数的定义、调用与返回.mp4 [81.3 MB]
  • 7.3 面向过程程序设计.mp4 [100.1 MB]
  • 7.6 面向对象的特点.mp4 [50.4 MB]
  • 3.1 -1数字和字符串类型.mp4 [20.4 MB]
  • 9.2 Python鐨凮S骞冲彴缂栫▼.mp4 [137.2 MB]
  • 3.2 -1元组和列表类型.mp4 [19.6 MB]
  • 1.3 -1Python语言介绍和配置.mp4 [37.8 MB]
  • 9.1-2 Python的库编程和库安装.mp4 [119.3 MB]
  • 4.4 寮傚父澶勭悊.mp4 [77.2 MB]
  • 4.3 多分支.mp4 [63.0 MB]
  • 1.2 -1从计算机到程序设计语言.mp4 [137.4 MB]
  • 10.2 -2调试基础与实践.mp4 [57.6 MB]
  • 10.1 -2数学库使用.mp4 [46.7 MB]
  • 1.4 -1程序设计的基本方法.mp4 [25.2 MB]
  • 7.4 面向对象程序设计.mp4 [73.7 MB]
  • 3.1-3 数字和字符串类型.mp4 [51.4 MB]
  • 10.1 -1数学库使用.mp4 [69.5 MB]
  • 3.3 -2math搴撱€乺andom搴撳拰瀹炰緥.mp4 [46.3 MB]
  • 10.1 -4数学库使用.mp4 [45.6 MB]
  • 8.1 -2图形编程、图形对象、交互式GUI等基本介绍.mp4 [58.9 MB]
  • 2.1-2 Python语法元素入门.mp4 [29.1 MB]
  • 9.1-1 Python的库编程和库安装.mp4 [32.6 MB]
  • 10.1 -3数学库使用.mp4 [68.0 MB]
  • 1.4 -2程序设计的基本方法.mp4 [52.4 MB]
  • 7.1 -2程序设计方法.mp4 [85.9 MB]
  • 5. 1-1 函数的定义、调用与返回.mp4 [114.2 MB]
  • 2.2 -4蟒蛇绘制程序.mp4 [10.9 MB]
  • 2.1-1 Python语法元素入门.mp4 [163.3 MB]
  • 3.2 -2元组和列表类型.mp4 [30.5 MB]
  • 1.3 -2Python语言介绍和配置.mp4 [43.6 MB]
  • 4.2 简单分支.mp4 [95.7 MB]
  • 2.2 -1蟒蛇绘制程序.mp4 [50.0 MB]
  • 6.4 文件实例二.mp4 [66.0 MB]
  • 6.3 文件实例一.mp4 [46.8 MB]
  • 5.3 函数实例分析.mp4 [78.0 MB]
  • 4.7 通用循环构造方法.mp4 [79.8 MB]
  • 2.2 -2蟒蛇绘制程序.mp4 [49.4 MB]
  • 8.1 -1图形编程、图形对象、交互式GUI等基本介绍.mp4 [69.5 MB]
  • 6.1 文件的基础.mp4 [82.1 MB]
  • 7.5 面向对象实例.mp4 [39.9 MB]
  • 10.2 -1调试基础与实践.mp4 [30.0 MB]
  • 4.8 死循环-嵌套循环.mp4 [56.6 MB]
  • 8.1 -3图形编程、图形对象、交互式GUI等基本介绍.mp4 [90.1 MB]
  • 7.2 -2软件开发方法基础.mp4 [46.6 MB]
  • 10.2 -3调试基础与实践.mp4 [56.9 MB]
  • 2.2-3 蟒蛇绘制程序.mp4 [27.5 MB]
  • 7.1 -1程序设计方法.mp4 [73.9 MB]
  • 1.2 -2从计算机到程序设计语言.mp4 [54.2 MB]
  • 6.5 字典的基础.mp4 [34.1 MB]
  • 3.3 -1math搴撱€乺andom搴撳拰瀹炰緥.mp4 [38.4 MB]
  • 4.6 基本循环结构.mp4 [80.6 MB]
  • 8.4 图形用户接口实例.mp4 [87.7 MB]
  • 4.5 三者最大实例分析.mp4 [87.2 MB]
  • 8.2 图形库的应用方法.mp4 [76.8 MB]
  • 3.1-4 数字和字符串类型.mp4 [18.4 MB]
  • 6.7 瀛楀吀瀹炰緥涓€.mp4 [65.3 MB]
  • 1.4 -3程序设计的基本方法.mp4 [52.4 MB]
  • 3.1 -2数字和字符串类型.mp4 [88.1 MB]
  • 7.1 -3程序设计方法.mp4 [48.2 MB]
  • 7.2 -1软件开发方法基础.mp4 [53.6 MB]
  • -python-.zip [1.5 GB]

适合人群

  • Python开发者
  • 数据可视化爱好者
  • 机器学习工程师

🎯 学习收获

  • 掌握Python科学计算与可视化技术
  • 提升数据分析和处理能力
  • 完成多个实战项目

🎉 祝您学习愉快!