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系统化学习Python 3编程的在线教程

Python 教程编程语言学习资源代码 Github 开源项目

该教程提供了系统化的Python 3学习资源，涵盖核心概念、语法和实践应用。内容包括数据类型、控制流、函数和面向对象编程等。教程结构循序渐进，配有示例和练习，适合零基础学习者和希望提升技能的开发者使用。

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介绍相关项目

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习

该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索

GithubJupyterPython数据科学pandas大数据开源项目机器学习

《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。

ailearning - AI学习资源与实战教程

AI learningGithub开源项目推荐系统机器学习深度学习算法

Ailearning项目提供全面的机器学习和深度学习教程，涵盖实战资料、基础知识以及权威视频资源。适用于具备Python基础的程序员，帮助快速掌握AI技术。项目包含在线阅读、教学视频和多种数据下载链接，提升学习效率。

geospatial-python - Python地理空间数据分析入门教程

CarpentriesGithubPython地理空间数据开源项目栅格数据矢量数据

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。

python-ecology-lesson - Python生态数据分析开源教程项目

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python-ecology-lesson是一个开源教育项目，专注于使用Python分析生态数据。该项目提供从基础到进阶的实践指导，涵盖Python在生态数据处理中的应用。项目采用GitHub工作流，欢迎各类贡献，包括内容更新和错误修复。维护团队为贡献者提供支持，并鼓励新手参与标记为'good first issue'的任务。作为一个协作学习平台，该项目旨在推广Python在生态研究中的应用。

github3.py - GitHub API v3的全面稳定Python封装库

API封装GitHub APIGithubPython库开发工具开源项目

github3.py是一个开源的GitHub API v3 Python封装库，功能全面，持续更新。兼容Python 3.7+和pypy3，提供丰富API接口，简化GitHub交互。项目包含详细文档、完整测试和贡献指南，适用于开发GitHub相关应用、自动化工具和CI/CD流程。

awesome-learning-resources - 多种编程语言和软件开发框架的学习资源

Github学习资源开发者开源项目技术教程编程

awesome-learning-resources项目汇总了多种编程语言和软件开发框架的学习资源，涵盖基础编程技能、前端及后端技术、数据科学和机器学习等领域。适合各阶段开发者提升技能和工作效率。

intro-to-deep-learning - 全面实用的深度学习入门课程

GithubJupyter NotebookPython开源项目机器学习深度学习神经网络

这是一个面向深度学习初学者的开源项目，提供全面的入门课程。课程内容包括神经网络基础知识的介绍材料、实践演练和扩展资源。采用Jupyter Notebook形式，鼓励学生动手实践以加深理解。课程涵盖深度学习核心概念，为学习者打下扎实基础，为进一步探索高级主题如GAN和NLP做好准备。项目注重理论与实践结合，并提供深入学习资源。项目内容结构清晰，按主题分类组织，每个主题包含概述、预习建议、实践演示和深入学习资源。课程支持本地运行和Google Colab使用两种方式，增加了学习的灵活性。

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。

Econometrics-With-Python - Python计量经济学教程

GithubPython回归分析开源项目时间序列统计学计量经济学

这个开源项目提供了一套使用Python实现的计量经济学教程。内容涵盖基础到高级主题，包括线性回归、时间序列分析和面板数据等。教程适合大学生、数据分析师和初级研究人员，结合理论讲解和实际编程示例。项目基于经典教材，提供详细的代码演示和可视化图表，是学习现代计量经济学方法的实用资源。教程分为两部分:第一部分介绍基础知识和Python实现,第二部分深入探讨计量经济学理论。项目包含多个Jupyter笔记本,涵盖简单线性回归、多元回归、时间序列分析等主题。这是一个开放获取的学习资源,适合想要掌握计量经济学和Python编程的学习者。

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