你能想象python有多神奇吗-赴京书生

上图是用 coggle 做了一个 Python 生态图,虽然不全,但是这是最精华的,人生苦短,学不了那么多,list 如下:

  • 使用 Jupyter Notebook
  • Python 基本语法
  • 处理数组计算的 Numpy
  • 处理科学计算的 Scipy
  • 处理数据结构的 Pandas
  • 处理大数据的 PyStark
  • 基本可视化的 Matplotlib
  • 统计可视化的 Seaborn
  • 交互可视化的 Bokeh
  • 机器学习的 Sklearn
  • 深度学习的 TensorFlow
  • 深度学习的 Keras
  • 深度学习的 PyTorch
  • 深度学习的 MXnet

如果你想获取获取所有精华:(请点击下面)

  • 分享的资料有两种类型:备忘单和书
  • 网盘分享的密码为:xn61

备忘单 (Cheatsheet):

先看备忘单,对 Python 有个大概印象,最后在 Jupyter Notebook 上把所有指令敲一遍看产出,可以很快摸索学会 Python。备忘单主要有

  • 使用 Jupyter Notebook
  • Python 基本语法
  • 处理数组计算的 Numpy
  • 处理科学计算的 Scipy
  • 处理数据结构的 Pandas
  • 处理大数据的 PyStark
  • 基本可视化的 Matplotlib
  • 统计可视化的 Seaborn
  • 交互可视化的 Bokeh
  • 机器学习的 Sklearn
  • 深度学习的 Keras

一. 首先学会使用 Jupyter Notebook,它是一种交互环境,用它来研究 Python 巨方便。

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二. 在使用各种 Python 包之前,学好语法打好基础是正确模式,比如知道 list, set, dictionary, tuple 怎么用。

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三. 计算肯定要基于数值型变量,向量成多维数组更方面高效。有了 Numpy 和 Scipy,数组计算、线性代数计算、最优化变得简单。

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四. 数据通常不止含有数值,有时还有字符型的标记,比如金融时间序列的不仅有股价、交易量这种数值型变量,还有股票代码、日期这种字符型标记。Pandas 让处理这样的数据乐趣无穷,PyStark 在大数据时开始发挥威力。

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五. 一图胜千言,数据可视化的重要性不用多说,它既可以让你在下属面前身影变得伟岸,又可以让你在高管层面前变得那么知心。MatplotlibSeaborn 和 Bokeh 就是这样的神器。

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六. 在 9019 年了,不懂点机器学习深度学习总觉少了装__利器,Scikit-Learn (机器学习包) 和 Keras (深度学习框架之一) 是你的 wingman。

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最后,从各种文件格式比如 csv, matlab, txt, SAS, Strata, SQL, Pickled, HDF5 等读取并在 Python 里使用也是很重要的。

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书 (Book):

根据下图 2018 年深度学习框架的排名 :

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现在最流行的就是 TensorFlow, Keras 和 PyTorch,但我认为 MXNet 2019 年奋力赶上,因此分享这四大深度学习框架的书 (我看了其中三本,PyTorch 那本还没来得及看,看的那三本绝对是经典!看的那三本绝对是经典!看的那三本绝对是经典!)

  • 深度学习的 TensorFlow (中英版)
  • 深度学习的 Keras (中英版)
  • 深度学习的 PyTorch
  • 深度学习的 MXNet (中英版)

TensorFlow:

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Keras:

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PyTorch:

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MXNet:

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