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Real Python 教程的配套资源与实践项目

Real Python GitHub Python教程代码风格开源项目 Github

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。

Awesome_Python_Scripts - 多样化Python脚本集合助力编程技能提升

GitHub仓库GithubPython脚本代码贡献开源项目编程学习

Awesome_Python_Scripts收录了涵盖基础编程、网络爬虫、API开发等多个领域的Python脚本。该项目通过实践帮助开发者掌握Python编程，为不同水平的程序员提供学习资源和开源贡献机会。这个多样化的脚本集合是一个实用的Python学习平台。

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。

one-python-craftsman - Python工匠系列精进编程技艺

GithubPython代码质量开源项目编程技巧设计原则面向对象

该项目系统地介绍Python编程的关键技巧和最佳实践。涉及主题包括代码风格、数据处理、函数设计、异常管理等核心领域。通过实例讲解，项目旨在提升开发者的编程能力，培养编写高质量Python代码的技能。内容还包括面向对象编程原则，为读者提供全面的Python进阶学习资源。

python-cheatsheet - Python编程指南与速查表 - 全面学习资源

GithubPython库开源项目数据结构编程语法

python-cheatsheet项目是一个综合性的Python编程资源，包含详细的速查表和编程指南。它涵盖了从基础到高级的多个Python主题，如集合、数据类型、语法、系统操作、数据处理等。这个开源项目为开发者提供了便捷的参考工具，有助于提高编程效率和深入理解Python特性。

h2o-tutorials - H2O-3教程与培训素材

AutoMLGithubH2OPythonR开源项目教程

cheatsheets - Matplotlib数据可视化速查表和教程集合

GithubMatplotlibPython库图表制作开源项目数据可视化编程工具

Cheatsheets项目为Matplotlib用户提供全面的速查表和教程手册，包含初级、中级和高级技巧的PDF文件。内容涵盖从基础绘图到复杂数据可视化的多个方面，帮助用户快速掌握Matplotlib核心功能。这个开源项目还包括贡献者指南，详细说明了编译过程和字体设置，便于开发者参与。这些资源旨在提高Matplotlib数据可视化效率，是学习和使用Matplotlib的重要参考，为数据科学家和可视化工作者提供了宝贵的学习工具。

Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源

Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学

机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。

handson-ml - Python机器学习基础与实践指南

GithubJupyterMachine LearningPythonScikit-LearnTensorFlow开源项目

该项目通过Python教授机器学习基本原理，包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks，或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法，帮助用户理解和应用机器学习技术。

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。

python-guide - Python开发者最佳实践全面指南

GithubPython安装开发指南开源项目最佳实践配置

Python-guide是一个全面的开源、社区驱动项目，涵盖Python开发的各个方面，包括安装、配置、日常使用的最佳实践。内容包括平台特定安装、包管理、虚拟环境、库推荐、Web框架配置、文档编写和测试等主题。该项目持续更新，旨在为Python开发者提供实用的参考资源。

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