python習題集

❶ 新手學python用什麼書

於我個人而言，我很喜歡Python，當然我也有很多的理由推薦你去學python.我只說兩點.一是簡單,二是寫python薪資高.我覺得這倆理由就夠了，對不對.買本書,裝上pycharm,把書上面的例子習題都敲一遍.再用flask,web.py等框架搭個小網站..完美...(小夥伴們有問到該學python2.7還是3.X,那我的答案是:目前大多數實際開發,都是用2.7的,因為實際項目開發有很多依賴的包,都只支持到2.7,你用3.X幹不了活.那你能怎麼辦.所以不需要糾結.等3.X普及,你寫的2.7代碼,都可以無痛移植,妥妥的不用擔心.)
推薦課程：Python教程。
第一個,個人認為《Python學習手冊：第3版》是學習語言基礎比較好的書了.
《Python學習手冊(第3版)》講述了：Python可移植、功能強大、易於使用，是編寫獨立應用程序和腳本應用程序的理想選擇。無論你是剛接觸編程或者剛接觸Python，通過學習《Python學習手冊(第3版)》，你可以迅速高效地精通核心Python語言基礎。讀完《Python學習手冊(第3版)》，你會對這門語言有足夠的了解，從而可以在你所從事的任何應用領域中使用它。
《Python學習手冊(第3版)》是作者根據過去10年用於教學而廣為人知的培訓課程的材料編寫而成的。除了有許多詳實說明和每章小結之外，每章還包括一個頭腦風暴：這是《Python學習手冊(第3版)》獨特的一部分，配合以實用的練習題和復習題，讓讀者練習新學的技巧並測試自己的理解程度。
《Python學習手冊(第3版)》包括：
類型和操作——深入討論Python主要的內置對象類型：數字、列表和字典等。
語句和語法——在Python中輸入代碼來建立並處理對象，以及Python一般的語法模型。
函數——Python基本的面向過程工具，用於組織代碼和重用。
模塊——封裝語句、函數以及其他工具，從而可以組織成較大的組件。
類和OOP——Python可選的面向對象編程工具，可用於組織程序代碼從而實現定製和重用。
異常和工具——異常處理模型和語句，並介紹編寫更大程序的開發工具。
討論Python3.0。
《Python學習手冊(第3版)》讓你對Python語言有深入而完整的了解，從而幫助你理解今後遇到的任何Python應用程序實例。如果你准備探索Google和YouTube為什麼選中了Python，《Python學習手冊(第3版)》就是你入門的最佳指南。
第二個,《Python基礎教程（第2版·修訂版）》
也是經典的Python入門教程，層次鮮明，結構嚴謹，內容翔實，特別是最後幾章，作者將前面講述的內容應用到10個引人入勝的項目中，並以模板的形式介紹了項目的開發過程，手把手教授Python開發，讓讀者從項目中領略Python的真正魅力。這本書既適合初學者夯實基礎，又能幫助Python程序員提升技能，即使是Python方面的技術專家，也能從書里找到耳目一新的內容。
第三個《「笨辦法」學Python（第3版）》
是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的初學者使用。這本書結構非常簡單，其中覆蓋了輸入/輸出、變數和函數三個主題，以及一些比較高級的話題，如條件判斷、循環、類和對象、代碼測試及項目的實現等。每一章的格式基本相同，以代碼習題開始，按照說明編寫代碼，運行並檢查結果，然後再做附加練習。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的列印一直講授到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟體開發的基本過程。
【大牛評價】hardway（笨辦法）比較適合起步編程，作為Python的入門挺不錯。
第四個,在這里給大家推薦最後一本《集體智慧編程》
本書以機器學習與計算統計為主題背景，專門講述如何挖掘和分析Web上的數據和資源，如何分析用戶體驗、市場營銷、個人品味等諸多信息，並得出有用的結論，通過復雜的演算法來從Web網站獲取、收集並分析用戶的數據和反饋信息，以便創造新的用戶價值和商業價值。
全書內容翔實，包括協作過濾技術（實現關聯產品推薦功能）、集群數據分析（在大規模數據集中發掘相似的數據子集）、搜索引擎核心技術（爬蟲、索引、查詢引擎、PageRank演算法等）、搜索海量信息並進行分析統計得出結論的優化演算法、貝葉斯過濾技術（垃圾郵件過濾、文本過濾）、用決策樹技術實現預測和決策建模功能、社交網路的信息匹配技術、機器學習和人工智慧應用等。
本書是Web開發者、架構師、應用工程師等的絕佳選擇。
「太棒了！對於初學這些演算法的開發者而言，我想不出有比這本書更好的選擇了，而對於像我這樣學過Al的老朽而言，我也想不出還有什麼更好的辦法能夠讓自己重溫這些知識的細節。」
——DanRussell，資深技術經理，Google
「Toby的這本書非常成功地將機器學習演算法這一復雜的議題拆分成了一個個既實用又易懂的例子，我們可以直接利用這些例子來分析當前網路上的社會化交互作用。假如我早兩年讀過這本書，就會省去許多寶貴的時間，也不至於走那麼多的彎路了。」
——TimWolters，CTO，CollectiveIntellect

❷ Python 從入門到精通推薦看哪些書籍呢

你好呀，題主！Python從入門到精通的書籍推薦有下面這幾本書哦~

希望可以幫助到你！

❸ Python視頻教程，百度雲

學客巴巴，，自己去找，幾千套啥都有

❹ Python中基礎練習題

法一:利用set()函數的去重功能，去重後再使用list()函數將集合轉換為我們想要的列表
list1 = [11,22,33]
list2 = [22,33,44]
list3 = list(set(list1 + list2))
list3.sort()
print(list3)
-------------
法二：利用if和for,先遍歷list1所有元素追加到list3中，然後遍歷list2,條件判斷list2中當前元素是否在list3中，如果不在則追加到list3中
list1 = [11,22,33]
list2 = [22,33,44]
list3 = []
for ele1 in list1:
list3.append(ele1)
for ele2 in list2:
if ele2 not in list3:
list3.append(ele2)
print(list3)

❺ Python 有哪些入門學習方法和值得推薦的經典教材

如果你有一定的計算機編程知識基礎，那麼很容易學；再如果你對編程十分感興趣，那麼很容易學的。

1，找到合適的入門書籍，大致讀一次，循環啊判斷啊，常用類啊，搞懂（太難的跳過）

2，做些簡單習題，字元串比較，讀取日期之類PythonCookbook不錯（太難太無趣的，再次跳過，保持興趣是最重要的，不會的以後可以再學）

3，加入Python討論群，態度友好笑眯眯（很重要，這樣高手才會耐心糾正你錯誤常識）。很多小問題，糾結許久，對方一句話點播思路，真的節約你很多時間。耐心指教我的好人，超級超級多謝。

4，解決自己電腦問題。比如下載美劇，零散下載了2，4，5，8集，而美劇共12集，怎樣找出漏下的那幾集？然後問題分解，1讀取全部下載文件名，2提取集的數字，3數字排序和（1--12）對比，找出漏下的。

5，時刻記住目的，不是為了當程序員，是為了解決問題。比如，想偷懶抓網頁內容，用urllib不行，用request也不行，才發現抓取內容涉及那麼多方面（cookie，header，SSL，url，javascript等等），當然可以聽人家勸，回去好好讀書，從頭讀。或者，不求效率，只求解決，用ie打開網頁再另存為行不行？ie已經渲染過全部結果了。問題變成：1--打開指定的10個網頁（一行代碼就行）。更復雜的想保存呢？利用已經存在的包，比如PAM30（我的是Python3），直接打開ie，用函數outHTML另存為文本，再用搜索函數（str搜索也行，re正則也行）找到數據。簡單吧？而且代碼超級短。

6，保持興趣，用最簡單的方式解決問題，什麼底層驅動，各種交換，留給大牛去寫吧。我們利用已經有的包完成。

7，耐心讀文檔，並且練習快速讀文檔。拿到新包，找到自己所需要的函數，是需要快速讀一次的。這個不難，讀函數名，大概能猜到是幹嘛的，然後看看返回值，能判斷是不是自己需要的。

8，寫幫助文件和學習筆記，並發布共享。教別人的時候，其實你已經自己再次思考一次了。我覺得學程序就像學英文，把高頻率的詞（循環，判斷，常用包，常用函數）搞懂，就能拼裝成自己想要的軟體。一定要保持興趣，太復雜的跳過，就像小學數學，小學英語，都是由簡入深。網路很平面，無數國際大牛著作好書，關於Python，演算法，電腦，網路，或者程序員思路，或者商業思維（浪潮之巔是本好書）等等，還有國際名校的網路公開課（中英文字幕翻譯完畢，觀看不是難事），講計算機，網路，安全，或者安卓系統，什麼都有，只要能持續保持興趣，一點點學習下去，不是難事。所有天才程序員，都曾是兒童，回到兒童思維來理解和學習。覺得什麼有趣，先學，不懂的，先放著，遇到問題再來學，效果更好。唯一建議是，不要太貪心，耐心學好一門優雅的語言，再學其它。雖然Javascript做特效很炫，或提某問題時，有大牛建議，用Ruby來寫更好之類，不要改方向。就像老笑話：「要學習遞歸，必須首先理解遞歸。」然後死循環一直下去。堅持學好一門語言，再研究其他。即使一門語言，跟網路，資料庫等等相關的部分，若都能學好，再學其他語言，是很快的事情。另外就是，用學英文的耐心來學計算機，英文遇到不懂的詞，抄下，查詢。python里，看到Http，查查定義，看到outHtml，查查定義，跟初學英語時候一樣，不要直接猜意思，因為精確描述性定義，跟含糊自然語有區別的。而新人瞎猜，很容易錯誤理解，wiki，google很有用。

對於python初學者來說，能找到一個好老師學習格外重要，這能決定你是不是可以做出好的項目，在python開發的路上越走越輕松，如果現在的你缺乏學習經驗，找不到老師指導你學習，可以加企鵝扣-Q前面112再加上中間的983以及最後四位數4903，連在一起就可以了。

如果說匯編是第一代編程語言，那麼C和C++是第二代編程語言，C#和Java等等是第三代編程語言，Python和其他類似的腳本語言就是第四代編程語言（除匯編外這些語言都是C語系下的編程語言，可以進行類比），從C++開始是個分水嶺，它是通過面向對象和對底層技術的封裝，使編程向高級編程過度，到Python已經是很簡歷通俗了，至少是跟之前比，所以如果說python不易學，那其他語言怎麼辦呢，幾乎每本python的教材都會先表明python是一門易學易用的語言，這也是這個語言被創造出來的宗旨之一，另外Google的程序猿很喜歡用Python編寫各類工具，因為它的語言簡歷，編碼效率高，讓用慣了其他語言的人，樂意去用這門新的語言，也說明它的易學性。

另外從廣義講，Python不僅是一門編程語言，還是一個編程的平台，在這個平台下，有著安裝各種擴展、框架的工具pip，有著打包工具setuptools等等等等，這些工具已經很成熟，而且易於上手，另外Python有很多很好的編程工具（集成開發環境）可以用，如PyCharm等，這也使的新人很容易上手，不像其他不成熟的編程語言工具貧乏，編寫和運行程序如連電路板一般。

❻ python書籍推薦

python書籍推薦有：《Python編程：從入門到實踐》《Head-First Python(2nd edition)》《「笨方法」學Python》《Python程序設計（第3版）》《像計算機科學家一樣思考Python（第2版）》。

一、《Python編程：從入門到實踐》

埃里克·馬瑟斯的這本《Python編程：從入門到實踐》是一本快速，全面的Python語言入門教程，適合初學者，他們希望學習Python編程並能夠編寫出有用的程序。本書旨在讓讀者快速上手編寫真正的程序。本書也適用於對語言有模糊理解並希望在嘗試Python編程之前了解其知識的程序員。

在學習本書時，將學習使用Numpy和matplotlib等庫和工具，並使用數據創建令人驚嘆的可視化效果。還將了解2D游戲和Web應用程序背後的思想以及如何創建它們。

❼ Python培訓中有哪些優秀的資源

Python學習的資源有不少，優秀的資源就少了。有一本幫助我很大的就是《瘋狂Python講義》，它既有使用IDLE運行Python程序，也有 Python的關鍵字和內置函數，還有Python的GUI庫 。內容很詳細，很容易理解，是一本非常好的一個Python學習的資源。強烈推薦！

❽ python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）