Python编程从入门到实践第2版PDF代码分析运行

面向对象编程中编写表示现实世界中的事物和情景的类，并基于这些类来创建对象。编写类时，定义一大类对象都有的通用行为。基于类创建对象 时，每个对象都自动具备这种通用行为，然后可根据需要赋予每个对象独特的个性。使用面向对象编程可模拟现实情景。根据类来创建对象称为实例化 ，指定可在实例中存储什么信息，定义可对这些实例执行哪些操作。编写一些类来扩展既有类的功能，让相似的类能够高效地共享代码。把自己编写的类存储在模块中，并在自己的程序文件中导入其他程序员编写的类。

函数是带名字的代码块，用于完成具体的工作。要执行函数定义的特定任务，可调用 该函数。需要在程序中多次执行同一项任务时，无须反复编写完成该任务的代码，只需要调用执行该任务的函数，让Python运行其中的代码即可。你将发现，通过使用函数，程序编写、阅读、测试和修复起来都更加容易。你还将学习向函数传递信息的方式；学习如何编写主要任务是显示信息的函数，以及旨在处理数据并返回一个或一组值的函数；最后，学习如何将函数存储在称为模块 的独立文件中，让主程序文件的组织更为有序。

自己整理的，用于个人快速入门python学习使用：

《Python编程从入门到实践第2版》中文PDF+英文PDF+源代码+埃里克

《Python编程从入门到实践第2版》中文PDF，730页，有详细书签目录，文字可以复制；《Python编程从入门到实践第2版》英文PDF，548页，有详细书签目录，文字可以复制；配套源代码、练习答案；埃里克马瑟斯;袁国忠译

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《Python编程从入门到实践第二版》分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括强大的Python库和工具，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的2D游戏、利用数据生成交互式的信息图以及创建和定制简单的Web应用，并帮助读者解决常见编程问题和困惑。第2版进行了全面修订，简化了Python安装流程，新增了f字符串、get()方法等内容，并且在项目中使用了Plotly库以及新版本的Django和Bootstrap，等等。第2版沿袭第1版讲解清晰透彻、循序渐进的特点，并全面升级。第一部分“基础知识”新增Sublime Text、f字符串、大数表示法和常量表示法等主题，并且更准确地描述了Python语言的细节。第二部分“项目”采用更简明的结构、更清晰的语法以及更流行的库和工具，如Plotly和新版本的Django。

数据可视化 指的是通过可视化表示来探索数据。它与数据分析 紧密相关，而数据分析指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小

型数字列表，也可以是数千兆字节的数据。漂亮地呈现数据并非仅仅关乎漂亮的图片。通过以引人注目的简单方式呈现数据，能让观看者明白其含义：发现数据集中原
本未知的规律和意义。所幸即便没有超级计算机，你也能够可视化复杂的数据。鉴于Python的高效性，使用它在笔记本电脑上就能快速地探索由数百万个数据点组成的数据集。数据点并非必须是数。

学习如何在程序中使用input() 来让用户提供信息；如何处理文本和数的输入，以及如何使用while 循环让程序按用户的要求不断运行；多种控制while 循环流程的方式：设置活动标志、使用break 语句以及使用continue 语句；如何使用while循环在列表之间移动元素，以及如何从列表中删除所有包含特定值的元素；如何结合使用while 循环和字典。

函数让你能够将程序分成多个很小的部分，每部分都负责完成一项具体任务。你可以根据需要调用同一个函数任意次，还可将函数存储在独立的文件中。使用函数可让你编写的代码效率更高、更容易维护和排除故障，还可在众多不同的程序中重用。

基础《Python 快速入门第3版》PDF习题及代码

《Python 快速入门第3版》高清中文PDF，500页，带书签，文字可复制；英文PDF，473页，带目录，文字可复制；配套源代码和习题答案。

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 我们在学习python时，希望能够快速入门，然后把它作为工具，应用到数据分析和机器学习等领域，它已强大到足以应对从底层系统资源到应用程序（如深度学习）的方方面面。它既简洁、优雅又功能完备，还拥有庞大的由库和框架构成的生态系统。Python程序员的需求量很大，不熟练掌握Python显然不行！ 

Python专业人士Naomi Ceder编写的Python语言的综合指南。配有大量贴切的示例和边做边学的习题，有助于掌握每一个重要概念。主要内容 明确涵盖Python 3。 全面介绍核心库、包和工具。 配备精深的习题。新增5章与数据科学相关的内容。

Python快速入门基于Python 3.6编写。分为4部分，第一部分讲解Python的基础知识，对Python进行概要的介绍；第二部分介绍Python编程的重点，涉及列表、元组、集合、字符串、字典、流程控制、函数、模块和作用域、文件系统、异常等内容；第三部分阐释Python的特性，涉及类和面向对象、正则表达式、数据类型即对象、包、Python库等内容；第四部分关注数据处理，涉及数据文件的处理、网络数据、数据的保存和数据探索，最后给出了相关的案例。
框架结构清晰，内容编排合理，讲解循序渐进，并结合大量示例和习题，可以快速学习和掌握Python，既适合Python初学者学习，也适合作为专业程序员的简明Python参考。

把你自己总结的所有重要的知识点和公式都写出来, 以便记忆. 虽说数学不是死记硬背, 但也有一些关键的公式和方法, 最好是你能自己写得出来. 好记性不如烂笔头嘛! 通常来说, 做总结足以巩固和加强你对所学知识的理解. 这也是我没有在每一章的结尾部分做要点总结的主要原因.

阐述了求解微积分的技巧, 详细讲解了微积分基础、极限、连续、微分、导数的应用、积分、无穷级数、泰勒级数与幂级数等内容，旨在教会读者如何思考问题从而找到解题 所需的知识点, 着重训练解答问题的能力。

《普林斯顿微积分读本》中文PDF+英文PDF
《普林斯顿微积分读本》中文PDF，673页，带书签目录，文字可以复制；《普林斯顿微积分读本》英文PDF，753页，带书签目录，文字可以复制；
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如果你自己去做, 那将会更有价值. 尝试自己做一些类似的考试题, 比如你们学校以前的期末试题, 并在恰当的条件下进行测验. 这将意味着遵守不间断, 不吃饭, 不看书, 不打手机, 不发电子邮件, 不发信息等诸如此类的考试规则. 完成之后, 再看看你是否可以得到一套标准答案来评阅试卷, 或请人帮你评阅.

 一般而言, 函数的图像只有一点比较特殊：它必须满足垂线检验. 这并没有要求特别多. 图像可以散落四处：这里有一部分, 那里有一条垂直渐近线, 或者随心所欲地在各处散落任意个不连续的点. 所以现在我们想要看看, 如果对函数图像要求略微多一点会发生什么：我们将要讨论两种类型的光滑性. 首先是连续性, 直觉告诉我们, 连续函数的图像必须能一笔画成. 其次是可导性, 直觉上, 在可导函数的图像中不会出现尖角. 在这两种情形中, 我们都将深入地讨论其定义, 并了解满足这些特殊要求的函数具有的一些性质.

 全3册《程序员的数学》中文PDF+《统计学七支柱》中文PDF

《程序员的数学》 中文PDF，带目录，248页，文字可复制。《程序员的数学概率统计》中文PDF，带书签，422页，文字可复制，第2册，平冈和幸/堀玄 著， 
《程序员的数学线性代数》中文PDF，带目录，387页，文字可复制，第3册，平冈和幸/堀玄 著，《统计学七支柱》，中文PDF，带目录，147页，文字可复制。
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优点：联系实际，讲解细致，例题多，联习多 不足： 公式符号有些与国内教材不同； 例题太多，时间有限读不完了； 习题太TM的多了； 有些知识点在例题和习题里，不做就不知道

《概率论基础教程第9版》中文PDF+习题解答+《概率导论第2版》PDF

《概率论基础教程第9版》中文PDF，426页，带目录，文字可复制；英文PDF，484页，带书签，文字可复制；配套习题答案。《概率导论第2版》中文PDF，456页，带目录，文字可复制。
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机器学习会涉及到优化内容，凸优化内容非常丰富。理论部分不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果，还详细介绍了几类基本的凸优化问题以及将特殊的优化问题表述为凸优化问题的变换方法，这些内容对灵活运用凸优化知识解决实际问题非常有用；应用部分分别介绍凸优化在解决逼近与拟合、统计估计和几何关系分析这三类实际问题中的应用；算法部分依次介绍求解无约束凸优化模型、等式约束凸优化模型以及包含不等式约束的凸优化模型的经典数值方法，以及如何利用凸优化理论分析这些方法的收敛性质。

学习参考《凸优化》中文版PDF+英文版PDF+习题题解
《凸优化》中文PDF，715页，带书签目录；英文PDF，732页，带书签目录；配套习题题解。
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数据挖掘、机器学习、深度神经网络都会涉及到的最优化理论，机器学习、深度学习的核心是算法模型，而最优化的任务就是告诉模型应该学什么、怎么学，所以在很多情况下，会将最优化作为算法模型的一部分。最优化的任务就是调整参数，向着好的方面调，假如没有最优化，模型就不知道该怎么学习而导致停滞不前。

 《最优化导论第4版》PDF中英文+习题答案

《最优化导论第4版》中文PDF，428页，带目录，文字可复制；英文PDF，642页，带目录，文字可复制。配套习题题解。
《最优化导论第四版》深入浅出，有必要的推导，直观的解释而且还不啰嗦。很多问题的引入都非常自然，从要处理什么问题出发。它是一本难度中上的最优化书籍。很详细得讲了非常多个概念，就一个概念中延伸出很多其它的小问题和小概念，非常实用和全面。

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《机器学习(周志华)》PDF+课件+学习笔记+习题部分解答代码
《机器学习》PDF，周志华著，443页，带书签目录，文字可以复制。
配套《机器学习》笔记；配套《机器学习》课件；配套《机器学习》习题部分解答及代码。
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机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域，认真看了《机器学习》前面9章，基本上对算法原理，优点缺点，适用条件讲得非常清楚，详略得当。

  《机器学习》共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.前3章之外的后续各章均相对独立, 可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 

 面向程序员介绍了编程中常用的数学知识，借以培养初级程序员的数学思维。无须精通编程，也无须精通数学，只要具备四则运算和乘方等基础知识，即可阅读。讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。引导深入理解编程中的数学方法和思路。附录介绍机器学习的基础知识，内容涉及感知器、损失函数、梯度下降法和神经网络，旨在带领走进机器学习的世界。

《程序员的数学第2版》PDF+结城浩
《程序员的数学第2版》中文PDF，436页，有书签，文字可复制
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 学习数学归纳法。数学归纳法只需要两个步骤就能证明无穷的断言。举例介绍使用循环不变式写出正确的循环。学习排列组合等计数方法。计数的关键在于“认清对象的性质”。学习自己定义自己的递归，通过汉诺塔、斐波那契数列、分形图形等，练习从复杂事物中发现递归结构。学习指数爆炸。计算机也很难解决含有指数爆炸的问题。我们将在这里思考研究如何将指数爆炸为我所用，解决大型问题。另外将以二分法检索为例，学习将问题空间一分为二的意义。以停机问题为例，来说明许多程序上的问题是计算机如何发展都解决不了的。也会学到反证法和对角论证法。

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