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geospatial-python

Python地理空间数据分析入门教程

Python地理空间数据栅格数据矢量数据CarpentriesGithub开源项目

geospatial-python是一个开源教程项目，提供Python处理地理空间数据的基础知识。目前包含7个主要教学单元和1个附加单元，涵盖栅格和矢量数据分析。该项目基于NEON和Data Carpentry等机构合作开发，参考了R语言版本的地理空间数据课程。项目内容持续更新，欢迎感兴趣的开发者参与贡献。

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介绍相关项目
Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南
GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习
提供丰富的计算机科学教育资源，涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容，适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。
from-python-to-numpy - Python到NumPy的向量化迁移指南
GithubNumPyPythonvectorization开源项目数据科学编程技术
From Python to Numpy 是一个开源的NumPy学习项目，采用Creative Commons Attribution 4.0国际许可证。该项目提供了从Python到NumPy的迁移指导，通过向量化技术展示如何提升代码效率。作者Nicolas P. Rougier分享了众多实用技巧，这些技巧往往只能通过实践获得，为读者提供了宝贵的学习和实践机会。项目涵盖了许多传统书籍未提及的内容，填补了现有NumPy学习资料的空白，帮助读者通过丰富的实例掌握NumPy的高级应用。
awesome-python - 综合性Python开源资源集合
GithubPython库开发工具开源项目框架资源列表
Awesome Python是一个精选的Python框架、库、软件和资源列表，涵盖Web开发、数据分析、机器学习等多个领域。项目包含管理面板、算法实现、异步编程、音频处理、认证、构建工具等类别，为Python开发者提供全面的生态系统资源。该集合适合各层级的开发者参考使用。
vedo - Python 3D科学分析与可视化库
3D可视化GithubPython库vedo开源项目数据分析科学分析
vedo是一个Python库,用于科学分析和3D对象可视化。它支持多种3D文件格式,提供网格和点云处理工具,可进行体积数据渲染和2D/3D绘图。vedo集成多个库,支持命令行操作,适用于科研可视化。项目包含300多个示例,在多篇科研论文中应用。
data-science - 开源社区大学提供的数据科学自学课程
GitHubGithub开源教育开源项目数据科学机器学习课程大纲
开源社区大学提供的数据科学自学课程，汇集世界顶尖大学的在线资源。课程覆盖数据科学本科全部内容，包括编程、数学、统计学和机器学习等。学习者可自主安排进度，利用进度跟踪工具和社区支持完成学习。这一免费资源为有志于数据科学领域的学习者提供了全面的教育路径。
python-mastery - Python高级编程课程，实践驱动的深度学习体验
David BeazleyGithubPython编程开源课程开源项目编程技巧高级教程
David Beazley设计的高级Python编程课程，通过实践练习深入探讨Python语言特性和工作原理。课程采用练习驱动方式，涵盖生成器、协程、元编程等高级主题，帮助开发者构建更完整的Python语言心智模型。基于Python 3.6特性集，旨在增强程序员开发复杂高效程序的能力，适合具备Python基础并希望从编写短小脚本过渡到开发更复杂程序的开发者。全部课程资料在GitHub开源，遵循知识共享许可协议，完成全部内容约需30-50小时。
materials - Real Python 教程的配套资源与实践项目
GitHubGithubPython教程Real Python代码风格开源项目
Real Python Materials 是 Real Python 教程的配套资源库，提供补充材料、练习和示例项目。这个开源项目旨在增强 Python 学习体验，通过实践帮助用户掌握编程技能。项目重视代码质量和社区支持，为 Python 学习者提供全面的学习环境。
datascience - 数据科学学习路线图 从基础到高级的系统指南
Github开源项目数据分析数据库数据科学概率论统计学
这是一个系统的数据科学学习路线图项目，涵盖了从基础数学到高级统计分析的关键知识点。内容包括矩阵代数、哈希函数、关系代数等基础，以及数据库操作、ETL、NoSQL等实用技能，还有数据可视化和探索性分析等统计学内容。该项目为数据科学学习者提供了一个全面且结构化的学习框架。
geostats - 地理统计数据分类与可视化的JavaScript库
GithubJavaScript库geostats地理数据可视化开源项目数据分类统计方法
geostats是一个开源的JavaScript库，遵循MIT许可，专注于地理统计数据的分类和可视化。它提供等间隔、分位数、标准差等多种分类方法，以及丰富的统计功能。该库支持生成HTML格式图例，适用于地图和数据可视化项目。geostats具有灵活的API，支持自定义分类方法和颜色方案，可广泛应用于地理信息系统(GIS)和数据分析领域。
scikit-learn - Python机器学习的核心工具库
GithubPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习
scikit-learn是基于SciPy构建的Python机器学习库,提供高效的数据挖掘和分析工具。支持分类、回归、聚类等多种机器学习任务,自2007年启动以来由志愿者维护,已成为广受欢迎的开源项目。其特点包括易用性、高性能和完善的文档,在学术和工业领域得到广泛应用。
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