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《一起学 Python 》✨专栏目录 | 全面覆盖 NumPy、Pandas、Matplotlib、3D 可视化、Docker 部署与 Linux 命令实战技巧

《一起学 Python 》🐍✨专栏目录 | 全面覆盖 NumPy、Pandas、Matplotlib、3D 可视化、Docker 部署与 Linux 命令实战技巧


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《一起学 Python 》✨专栏目录 | 全面覆盖 NumPy、Pandas、Matplotlib、3D 可视化、Docker 部署与 Linux 命令实战技巧-LMLPHP

源码地址： Gitee 或 GitHub 。

一 前言 📖

欢迎来到《一起学 Python》！这个专栏就像Python界的“通关秘籍”，从基础到高阶，满足从编程小白 👶 到进阶开发者 👨‍💻 的各种需求。Python这门语言既简单又强大，凭借优雅的语法和无处不在的应用场景，妥妥地赢得了“编程界瑞士军刀” 🛠️ 的美名。现在，准备好翻开第一章，开启这趟Python冒险之旅吧！🌍✨

二 专栏介绍 📚

《一起学 Python》不仅教基础操作，还会带你解锁 NumPy、Pandas 等科学计算与数据分析的超能力 📊，以及用 Matplotlib 把数据“画”出来的神技能 📈。每一章都搭配实战代码和深入浅出的讲解 💡，让枯燥的编程变得像喝奶茶一样轻松！学到最后，不仅能做出酷炫的项目，还能用代码实现脑洞中的奇思妙想 💡✨。

别急，还有《一起学 FastAPI》专栏 🚀！通过这个轻量级高性能框架，不仅能快速搭建API，还能让你的Python项目飞速上线 💪。听着是不是很酷？快点一探究竟吧！📈

三 运行环境 🖥️

为了不让代码“罢工”，特地准备了以下运行环境推荐：

  • 操作系统：macOS 14+ 或 Windows 10/Ubuntu 20.04 🖥️
  • Python 版本：Python 3.8 及以上 🐍
  • 开发工具：PyCharm 或 VS Code 🛠️
  • 依赖管理工具：Conda、Pip 📦

选好工具，配置环境，确保代码一路绿灯 🚦！别让环境问题打扰学习的热情，开始畅快写代码吧！🚀

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四 目录内容 📝

⑴ Python 基础篇 🐣
  1. Python 安装和依赖管理指南：Conda 与 Pip 📦
  2. 使用 PyCharm 新建 Python 项目详解 🔧
  3. Python 变量与运算：基础教程 ➕➖✖️➗
  4. Python 条件判断：全面掌握 if、else、elif 语句的用法 🔄
  5. Python for 和 while 循环：掌握循环控制的基本操作 ♻️
  6. Python 数据类型详解：列表、字典、元组与集合的操作指南 📋
  7. Python 函数使用指南：定义、参数设置与变量作用域详解 📝
  8. Python Class 类详解：定义、继承与特殊方法的使用 🧱
  9. Python Module 模块详解：模块导入与项目管理的最佳实践 📦
  10. Python 文件读写操作详解：从创建到编码处理 🗂️
  11. Python 目录与文件管理：操作、管理与检验详解 📂
  12. Python 正则表达式详解：从基础匹配到高级应用 🔍
  13. Python Pickle 与 JSON 序列化详解：存储、反序列化与对比 🔄
  14. Python 异常控制详解：try-except 的应用与多种异常处理策略 🚫⚠️
  15. Python 单元测试详解：Unittest 框架的应用与最佳实践 ✅
  16. Python 项目实践：简单的计算器 🧮
  17. Python 项目实践：文件批量处理 📑
⑵ Python 高阶篇 🚀
  1. Python 高阶内容：字符串从格式化到高级操作 ✨
  2. Python 高阶内容：简化代码的终极技巧 🛠️
  3. Python 高阶内容：深拷贝与浅拷贝揭秘复制的“玄学” 🔍
  4. Python 高阶内容：深入理解 yield 生成器的优势与应用 ⚙️
  5. Python 高阶内容：套娃式装饰器巧妙为函数增加功能 🪆
  6. Python 多线程编程详解：用 Threading 优雅提升程序并发性能 🚦
  7. Python 多进程解析：Multiprocessing 高效并行处理的奥秘 🚄
⑶ NumPy 篇 📊
  1. Python NumPy 安装指南：开启高效数值计算之旅 🔢
  2. Python NumPy 与 List 的性能对决：为何 NumPy 更胜一筹 🥇
  3. Python NumPy 基础操作：多维数据处理详解 📐
  4. Python NumPy 数据筛选：索引、切片与条件筛选全解析 🔍
  5. Python NumPy 基础运算：高效处理与分析数据 📊
  6. Python NumPy 多维数组形态转换：高效合并与拆解 🔄
  7. Python NumPy 数据分析：处理复杂数据的高效方法 📈
  8. Python NumPy 数据清洗：高效处理数据异常与缺失 🧼
  9. Python NumPy 读取与保存数据：高效处理数据文件 🗃️
  10. Python NumPy 标准数据生成：高效创建与操作数组 📏
  11. Python NumPy 随机数与操作：全面掌握随机生成与分布 🎲
  12. Python Numpy 的 View 与 Copy 使用详解与优化技巧 🛠️
  13. Python NumPy 在神经网络中的矩阵运算与激活函数详解 🧠
  14. Python Numpy 实现神经网络自动训练：反向传播与激活函数的应用详解 🤖
⑷ Pandas 篇 🗂️
  1. Python Pandas 数据分析的得力工具：简介 🔍
  2. Python Pandas 安装指南：快速入门与验证 📦
  3. Python NumPy 与 Pandas 数据操作对比：从高效计算到灵活分析的转变 📊
  4. Python Pandas 文件读取与保存指南：高效处理 CSV、Excel 等多种格式数据 📑
  5. Python Pandas 数据处理：深入理解 Series 和 DataFrame 数据结构 📋
  6. Python Pandas 数据选择：灵活筛选和操作数据的多种方式 🗂️
  7. Python Pandas 数据分析基础操作：从创建到统计的实用指南 📈
  8. Python Pandas 数据可视化指南：从散点图到面积图的全面展示 🎨
  9. Python Pandas 数据运算方法详解：筛选赋值与 Apply 方法的高效使用 🔄
  10. Python Pandas 字符串处理技巧：格式化、正则匹配与拼接操作 ✨
  11. Python Pandas 异常数据处理：NaN 检查、填充与范围裁剪方法 🛠️
  12. Python Pandas 时间数据处理与分析：读取、创建与时区转换 🕒
  13. Python Pandas 数据合并与拼接：常用的数据操作 concat、merge 和 join 详解 🔗
  14. Python Pandas 数据 GroupBy 分组操作详解：分组、聚合与遍历 🧮
  15. Python Pandas 多重索引：MultiIndex 创建与应用指南 📌
  16. Python Pandas 分析 Kaggle 数据：从日期筛选到增长趋势可视化 📊
  17. Python Pandas 机器学习数据预处理：从缺失值到特征切分的全面解析 🧠
⑸ Matplotlib 篇 🎨
  1. Python Matplotlib 数据可视化全面解析：选择它的七大理由与入门简介 📊
  2. Python Matplotlib 安装指南：使用 Miniconda 实现跨 Linux、macOS 和 Windows 平台安装 ⚙️
  3. Python Matplotlib 绘图 figure 全面指南：从基础到高级的实用技巧 📈
  4. Python Matplotlib 经典 3D 绘图类型：从二维到三维的可视化解析 🎥
  5. Python Matplotlib 多图显示 subplot：从组合布局到嵌套图形的全面解析 📊
  6. Python Matplotlib 动态绘图：使用 Animation 创建实时正弦波动画 🌊
⑹ 补充篇 🉑
  1. Python 源码编译安装详解：跨平台指南及完整步骤解析 📊
  2. PyCharm 项目解释器切换指南：如何在项目中更换 Python Interpreter ⚙️
  3. Docker 构建 Miniconda3 Python 运行环境实战指南 📈

五 推荐文章 📚

⑴ Docker 篇 🐳
  1. Docker 安装与配置：从入门到部署 🔧
  2. Docker 镜像的构建与多架构支持 📀
  3. Docker 环境下安装和配置 Nginx 实践 🖥️
  4. Docker 安装与配置 Redis 实践指南 📗
  5. Docker Compose 启动 PostgreSQL 数据库 📈
  6. Dockerfile 示例 ：从基础镜像选择到环境变量配置的详细指南 🗃️
  7. 将 Docker Run 命令转换为 Docker Compose 配置：在线工具操作指南 🖱️
  8. Docker 安装达梦 DM8 数据库实战指南 📝
  9. Docker 安装之信创适配国产 C86 架构：从入门到部署全攻略 📝
  10. Docker Compose 部署大模型GPU集群：高效分配与管理算力资源 🌟
  11. C86 架构一键离线安装 docker 和 docker-compose 实战指南
  12. Docker 启动 Neo4j：详细配置指南和浏览器访问 🛰️
  13. Docker 安装与配置单机多磁盘 MinIO：高效存储解决方案 📦
  14. Docker 启动 PostgreSQL 主从架构：实现数据同步的高效部署指南 ♻️
  15. Docker 安装 Citus 单节点集群：全面指南与详细操作 🗒️
  16. Docker 常用操作命令与 GPU 容器运行随记 🖊️
  17. Docker 环境下 Keepalived 主备高可用配置指南 🔒
⑵ Linux 篇 🐧
  1. Linux 常用命令速查手册 📁
  2. Linux 磁盘信息查看命令及应用 🔐
  3. Linux 挂载磁盘与开机自动挂载操作指南 📊
  4. Linux 挂载磁盘与重新挂载的精简操作指南 🌐
  5. Linux 上自动下载 Docker 依赖并离线安装的完整指南 📦

六 结语 🎉

🏆 恭喜顺利走完这段Python学习之旅！希望一路上的代码、逻辑和Bug，都能成为成长的记忆点 🐍💻。Python是一门优雅又强大的语言，未来无论是数据分析、人工智能，还是开发酷炫工具，都能继续挖掘它的潜力。写代码的路上难免会有“踩坑”，但别担心，代码是改出来的，高手是练出来的 😂！愿未来的编程路上，BUG少一点，灵感多一点，项目上线无Bug！🚀🌟

11-28 08:52
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