Python入门经典:实战探索Python3数据科学

需积分: 10 2 下载量 183 浏览量 更新于2024-07-15 收藏 2.3MB PDF 举报
《Python for Everybody:探索Python 3数据使用》是由Charles R. Severance博士所著的一本经典教材,适合初学者入门,尤其对于那些希望用Python进行网络访问、数据库操作以及数据可视化的读者来说,这是一本极具价值的参考书。该书基于Python 3.0版本编写,自2016年7月首次完整发布以来,不断更新以适应技术的发展。 原书《Think Python: How to Think Like a Computer Scientist》是Allen B. Downey、Jeff Elkner等作者的作品,Severance博士在此基础上进行了改编和扩展,通过“remixing”(即融合与再创作)的方式,为读者提供了一种更贴近实际应用的教学材料。这本书强调了实践性,每个章节都包含丰富的案例和实例,使学习过程更为生动和实用。 在编写过程中,Severance博士得到了Elliott Hauser和Sue Blumenberg的支持,在封面设计方面,Aimee Andrion做出了杰出的贡献。版权方面,本书遵循Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported License,这意味着读者可以非商业性地复制、分发和修改作品,但需保持原有作者署名,并在适当情况下注明许可证。 本书于2009年开始创作,经历了从Python 3.0的初步转换到2015年12月的完整修订,旨在帮助读者从基础概念入手,逐步掌握编程技能,无论是用于学术研究还是个人兴趣,都能从中受益匪浅。此外,书中还包含了关于版权使用的详细信息,指导读者了解何时可以合法地使用或重制该教育资源。 在课程设置上,如《Python for Everybody》可能涵盖的主题包括但不限于: 1. **Python语言基础**:介绍Python的语法、数据类型、控制结构、函数等基础知识,让读者建立起对编程语言的认识。 2. **网络访问**:教授如何使用Python进行网络爬虫、API调用等,让读者了解如何利用Python与互联网交互。 3. **数据库操作**:涵盖了SQL查询、连接数据库、数据处理等内容,使读者能处理和分析数据。 4. **数据可视化**:使用Python的数据可视化库(如Matplotlib、Seaborn等)展示数据,增强理解和沟通能力。 5. **项目实战**:书中提供的案例和练习帮助读者将理论知识转化为实际应用,培养解决问题的能力。 6. **学术和创新思维**:鼓励读者像计算机科学家一样思考问题,培养创新和批判性思维。 《Python for Everybody》是一本非常适合初学者和有志于学习Python的读者的教材,不仅注重理论知识的传授,还重视实践操作和问题解决能力的培养,是学习Python和数据科学的理想资源。

以下包有没有可以连接mysql的:absl-py 1.3.0 aiohttp 3.8.3 aiosignal 1.3.1 antlr4-python3-runtime 4.8 async-timeout 4.0.2 attrs 22.1.0 cachetools 5.2.0 certifi 2022.9.24 charset-normalizer 2.0.12 click 8.1.3 commonmark 0.9.1 datasets 2.3.2 dill 0.3.5.1 filelock 3.8.0 fire 0.4.0 Flask 2.1.2 fonttools 4.38.0 frozenlist 1.3.3 fsspec 2022.11.0 future 0.18.2 google-auth 2.14.1 google-auth-oauthlib 0.4.6 grpcio 1.50.0 huggingface-hub 0.11.0 idna 3.4 importlib-metadata 5.0.0 itsdangerous 2.1.2 jieba 0.42.1 Jinja2 3.1.2 joblib 1.2.0 keybert 0.7.0 lxml 4.9.1 Markdown 3.4.1 MarkupSafe 2.1.1 multidict 6.0.2 multiprocess 0.70.13 networkx 2.8.8 nltk 3.7 numpy 1.20.3 oauthlib 3.2.2 omegaconf 2.1.1 opencv-python 4.6.0.66 opencv-python-headless 4.6.0.66 packaging 21.3 pandas 1.5.2 pdf2docx 0.5.6 Pillow 9.3.0 pip 21.1.3 protobuf 3.20.3 pyarrow 10.0.0 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pyDeprecate 0.3.1 Pygments 2.13.0 PyMuPDF 1.21.0 pyparsing 3.0.9 python-dateutil 2.8.2 python-docx 0.8.11 pytorch-crf 0.7.2 pytorch-lightning 1.5.6 pytz 2022.6 PyYAML 6.0 regex 2021.11.10 requests 2.26.0 requests-oauthlib 1.3.1 responses 0.18.0 rich 12.6.0 rsa 4.9 sacremoses 0.0.53 scikit-learn 1.1.3 scipy 1.9.3 sentence-transformers 2.2.2 sentencepiece 0.1.97 setuptools 57.0.0 six 1.16.0 tensorboard 2.11.0 tensorboard-data-server 0.6.1 tensorboard-plugin-wit 1.8.1 termcolor 2.1.1 textrank4zh 0.3 threadpoolctl 3.1.0 tokenizers 0.10.3 torch 1.10.1+cu111 torchaudio 0.10.1+rocm4.1 torchmetrics 0.10.3 torchvision 0.11.2+cu111 tqdm 4.64.1 transformers 4.12.5 typing-extensions 4.4.0 urllib3 1.26.12 Werkzeug 2.2.2 wheel 0.36.2 xxhash 3.1.0 yarl 1.8.1 zhon 1.1.5 zipp 3.10.0

2023-05-26 上传