文件名称：CursoPython:科学Python课程
文件大小：8.8MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-20 16:49:33
python tutorial numpy pandas seaborn
科学Python课程 在此存储库中，您将找到由国立工程大学的CS学生讲授的“科学Python”课程的材料。 要查看笔记本，请执行以下操作：单击下面的笔记本以在（ ）上查看它们。 您还可以使用以下链接在线与笔记本进行交互： 如何使用这种材料？ 阅读指南。 克隆或下载此材料 git clone https://github.com/gersongams/CursoPython 使用以下命令从控制台打开笔记本： cd CursoPython/ jupyter notebook 这将在浏览器中打开带有可用笔记本的新页面。 特玛莉 基本的Python 07.正则表达式 科学Python 8.脾气暴躁 9. Matplotlib 10. Sympy 11.熊猫 12. Scipy 13. Scikit-Learn 本课程中使用的库列表： NumPy是数字python的自
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CursoPython-master
----Examples()
--------Numeros Aleatorios.ipynb(189KB)
--------Examen Final - FC.ipynb(1.09MB)
--------Digit Recognition .ipynb(26KB)
--------Sistemas Discretos y Caos.ipynb(276KB)
--------Oscilador Duffing.ipynb(310KB)
----styles()
--------FluxBold.ttf(62KB)
--------StyleCursoPython.css(4KB)
----images()
--------instalation2.png(72KB)
--------validos.png(38KB)
--------listas.png(82KB)
--------series2.jpg(25KB)
--------pi.png(7KB)
--------python_dict.png(34KB)
--------elseIfDiagram.png(8KB)
--------instalation4.png(757B)
--------flujo1.png(15KB)
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--------markdown2.gif(54KB)
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--------flujo2.png(17KB)
--------ml_applications.png(341KB)
--------passtest.gif(116KB)
--------diagram.png(53KB)
--------unsuper.jpg(82KB)
--------serie.png(5KB)
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--------lenna2.png(1.15MB)
--------process_SL.png(37KB)
--------instalation6.png(39KB)
--------cluster.png(12KB)
--------cars.jpg(13KB)
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--------clasification.png(37KB)
--------series.jpg(23KB)
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--------machine_learning.jpg(29KB)
--------flujo4.png(18KB)
--------logot.jpg(91KB)
--------reduce.png(20KB)
--------tokens.png(19KB)
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--------instalation1.png(51KB)
--------why.png(106KB)
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--------Lenna.png(463KB)
--------reduce_diagram.png(16KB)
--------procons.png(28KB)
--------test4.gif(69KB)
--------series3.jpg(28KB)
--------array.png(46KB)
--------markdown0.gif(518KB)
--------instalation7.png(27KB)
--------test2.gif(66KB)
--------function.png(8KB)
--------clasiregre.png(123KB)
--------instalation5.png(10KB)
--------markdown1.gif(42KB)
--------numpy_broadcasting.png(105KB)
----LICENSE(34KB)
----README.md(6KB)
----data()
--------imdb.csv(89KB)
--------mortality.csv(51KB)
--------Mall_Customers.csv(4KB)
--------Data.csv(226B)
--------Social_Network_Ads.csv(11KB)
--------titanic.csv(60KB)
--------crime.csv(842KB)
--------Salary_Data.csv(454B)
--------50_Startups.csv(2KB)
--------children_heights.txt(1KB)
--------Position_Salaries.csv(246B)
--------ufo.csv(653KB)
----.gitignore(66B)
----Notebooks()
--------05-Programacion orientada a objetos.ipynb(43KB)
--------script1.py(126B)
--------06-Archivos, Manejo de Errores & Excepciones.ipynb(39KB)
--------04-Funciones.ipynb(86KB)
--------10-Sympy.ipynb(157KB)
--------07-Expresiones Regulares.ipynb(30KB)
--------12-Scipy.ipynb(236KB)
--------numeros.txt(34B)
--------foo1.txt(198B)
--------filename.png(35KB)
--------09-Matplotlib.ipynb(1.36MB)
--------01-Python - Sintaxis.ipynb(53KB)
--------02-Contro de Flujo y Bucles.ipynb(44KB)
--------foo.txt(0B)
--------00-Instalación e Introducción.ipynb(19KB)
--------miarchivo.txt(0B)
--------08-Numpy - Introducción.ipynb(76KB)
--------03-Colecciones en Python.ipynb(51KB)
--------13-Scikit-Learn.ipynb(937KB)
--------11-Pandas.ipynb(322KB)
--------numeros2.txt(53B)