Python 是一种通用编程语言,广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能、Web 开发等领域
▥Python
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Python 是一种通用编程语言,广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能、Web 开发等领域。由于 Python 的流行度和灵活性,有很多关于它的公开发表文章可供参考和引用。
以下是几个值得注意的 Python 相关文章和出版物:
1. Python 官方文档: Python 官方文档是一个详细的参考手册,涵盖了 Python 语言的各个方面,包括语法、标准库、模块等等。这些文档可以在 Python 官方网站上免费获取。例如,如果您想查找有关字符串操作的信息,可以访问以下链接:https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#string-methods
2. Python Data Science Handbook: Python Data Science Handbook 是一本由 Jake VanderPlas 编写的开源书籍,旨在介绍如何使用 Python 进行数据科学。该书涵盖了 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn 等流行的 Python 数据科学工具。该书可以在 GitHub 上免费获取。链接:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
3. Python Machine Learning: Python Machine Learning 是一本由 Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili 合著的开源书籍,旨在介绍如何使用 Python 进行机器学习。该书涵盖了从基础概念到高级技术的各个方面,包括线性回归、逻辑回归、决策树、深度学习等。该书可以在 GitHub 上免费获取。链接:https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition
4. Python for Everybody: Python for Everybody 是一个由 Charles Severance 编写的开源课程,旨在介绍如何使用 Python 进行编程。该课程适用于初学者,并涵盖了从基础概念到高级技术的各个方面,包括变量、控制结构、函数、文件处理等。该课程可以在 Coursera 上免费获取。链接:https://www.coursera.org/specializations/python
以上是一些关于 Python 的公开发表文章和出版物,供您参考和引用。
Python 是一种通用编程语言,广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能、Web 开发等领域。由于 Python 的流行度和灵活性,有很多关于它的公开发表文章可供参考和引用。
以下是几个值得注意的 Python 相关文章和出版物:
1. Python 官方文档: Python 官方文档是一个详细的参考手册,涵盖了 Python 语言的各个方面,包括语法、标准库、模块等等。这些文档可以在 Python 官方网站上免费获取。例如,如果您想查找有关字符串操作的信息,可以访问以下链接:https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#string-methods
2. Python Data Science Handbook: Python Data Science Handbook 是一本由 Jake VanderPlas 编写的开源书籍,旨在介绍如何使用 Python 进行数据科学。该书涵盖了 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn 等流行的 Python 数据科学工具。该书可以在 GitHub 上免费获取。链接:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
3. Python Machine Learning: Python Machine Learning 是一本由 Sebastian Raschka 和 Vahid Mirjalili 合著的开源书籍,旨在介绍如何使用 Python 进行机器学习。该书涵盖了从基础概念到高级技术的各个方面,包括线性回归、逻辑回归、决策树、深度学习等。该书可以在 GitHub 上免费获取。链接:https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition
4. Python for Everybody: Python for Everybody 是一个由 Charles Severance 编写的开源课程,旨在介绍如何使用 Python 进行编程。该课程适用于初学者,并涵盖了从基础概念到高级技术的各个方面,包括变量、控制结构、函数、文件处理等。该课程可以在 Coursera 上免费获取。链接:https://www.coursera.org/specializations/python
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