版本：0.0.1
作者：李金
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由于涉及著作权的问题，对基于本笔记所做的修订、改编，目前不做任何正式授权。
笔记内容仅供学习参考，未经允许，请勿用于任何商业用途。
Github 加载 .ipynb 的速度较慢，建议在 Nbviewer 中查看该项目。
基于本笔记的实体书：《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》已经出版。
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默认安装了 Python 2.7，以及相关的第三方包 ipython， numpy， scipy，pandas。
life is short. use python.
推荐使用 Anaconda，这个IDE集成了大部分常用的包。
笔记内容使用 jupyter notebook 来展示。
安装好 Python 和相应的包之后，可以在命令行下输入：
$ jupyter notebook
来进入 jupyter notebook。
conda update conda
conda update anaconda
- Enthought Training on Demand
- Computational Statistics in Python
- Scipy.org
- Deep Learning Tutorials
- High Performance Scientific Computing
- Scipy Lectures
- Pandas.org
可以在 Notebook 中打开 generate static files.ipynb，或者命令行中运行代码 generate_static_files.py 来生成静态的 HTML 文件。
- 01. Python 工具
- 02. Python 基础
- 03. Numpy
- 03.01 Numpy 简介
- 03.02 Matplotlib 基础
- 03.03 Numpy 数组及其索引
- 03.04 数组类型
- 03.05 数组方法
- 03.06 数组排序
- 03.07 数组形状
- 03.08 对角线
- 03.09 数组与字符串的转换
- 03.10 数组属性方法总结
- 03.11 生成数组的函数
- 03.12 矩阵
- 03.13 一般函数
- 03.14 向量化函数
- 03.15 二元运算
- 03.16 ufunc 对象
- 03.17 choose 函数实现条件筛选
- 03.18 数组广播机制
- 03.19 数组读写
- 03.20 结构化数组
- 03.21 记录数组
- 03.22 内存映射
- 03.23 从 Matlab 到 Numpy
- 04. Scipy
- 05. Python 进阶
- 05.01 sys 模块简介
- 05.02 与操作系统进行交互：os 模块
- 05.03 CSV 文件和 csv 模块
- 05.04 正则表达式和 re 模块
- 05.05 datetime 模块
- 05.06 SQL 数据库
- 05.07 对象关系映射
- 05.08 函数进阶：参数传递，高阶函数，lambda 匿名函数，global 变量，递归
- 05.09 迭代器
- 05.10 生成器
- 05.11 with 语句和上下文管理器
- 05.12 修饰符
- 05.13 修饰符的使用
- 05.14 operator, functools, itertools, toolz, fn, funcy 模块
- 05.15 作用域
- 05.16 动态编译
- 06. Matplotlib
- 07. 使用其他语言进行扩展
- 08. 面向对象编程
- 09. Theano 基础
- 09.01 Theano 简介及其安装
- 09.02 Theano 基础
- 09.03 Theano 在 Windows 上的配置
- 09.04 Theano 符号图结构
- 09.05 Theano 配置和编译模式
- 09.06 Theano 条件语句
- 09.07 Theano 循环：scan（详解）
- 09.08 Theano 实例：线性回归
- 09.09 Theano 实例：Logistic 回归
- 09.10 Theano 实例：Softmax 回归
- 09.11 Theano 实例：人工神经网络
- 09.12 Theano 随机数流变量
- 09.13 Theano 实例：更复杂的网络
- 09.14 Theano 实例：卷积神经网络
- 09.15 Theano tensor 模块：基础
- 09.16 Theano tensor 模块：索引
- 09.17 Theano tensor 模块：操作符和逐元素操作
- 09.18 Theano tensor 模块：nnet 子模块
- 09.19 Theano tensor 模块：conv 子模块
- 10. 有趣的第三方模块
- 11. 有用的工具
- 12. Pandas
