Python课程

Python基础课件简介，适合初学者快速入门编程。

这个存储库包含了Andrew Ng教授机器学习课程作业的Python版本。这门课程是最受欢迎的在线机器学习入门课程之一，为学生提供了使用Python进行编程的机会。在过去几年中，Python在机器学习领域的应用迅速增长，因此我决定将所有MATLAB/OCTAVE编程作业重新编写为Python版本，以便学生能够更轻松地使用这个生态系统。这些新的编程作业与课堂教学完美结合，无需使用MATLAB进行任何操作。

Online Python是一种供雇主使用的工具，使求职者能够提交他们的Python脚本进行评估。这些脚本在单独的Python解释器进程中运行，并且通过PyPy的沙箱功能安全执行。Online Python项目是DTU为02819数据挖掘课程开发的。

1.5 关系数据库概述 关系数据库基于关系模型，使用一系列表来表达数据及其之间的联系。关系数据库包含DML（数据操作语言）和DDL（数据定义语言）。在第2章中，我们将简单介绍关系模型的基本概念。多数商用关系数据库系统使用SQL语言，该语言将在第>章、第4章和第5章中详细介绍，其他影响语言将在第6章讨论。 1.5.1 表结构 每个表有多个列，每个列有唯一的名称。图1-2展示了一个关系数据库示例，包含两个表：一个给出大学教师的细节，另一个给出大学各个系的细节。第一个表显示ID为22222的教师Einstein，他是物理系的成员，年薪为95000美元。第二个表表示生物系在Watson大楼，经费预算为90000美元。尽管现实世界的大学会有更多的系和教师，但本书使用小型表来描述概念。 关系模型是基于记录的模型。每个表包含特定类型的记录，每种记录类型定记录中的特定字段。

这些Python代码来自Coursera的机器学习课程mlclass，由Andrew Ng教授提供。这些代码主要用于取代Matlab/Octave练习，因为一些Octave功能在计算机上无法实现，如绘图。代码涵盖了大多数练习，使用了Numpy、Scipy、Matplotlib、NLTK和Sci-Kit Learn等库。需要注意的是，Python与Octave/Matlab在某些算法的实现上可能有所不同，导致结果略有差异。

本项目是基于MySQL和Python开发的汽车销售数据库课程设计，尽管存在代码重复和部分实现不完善的情况。欲了解更多详情，请访问Github：https://github.com/circleacid/car_sale，您还可以为项目点赞支持哦！

【课程管理系统】是一款基于Python编程语言开发的桌面应用程序，利用Tkinter库实现直观的图形用户界面。它主要用于管理教育机构的课程信息，包括课程管理、班级管理、选课系统、成绩管理和安全数据连接等功能模块。系统通过数据库存储用户、课程和成绩数据，保障信息安全并提供数据备份与恢复功能。开发这一工具需要深入理解Python编程和Tkinter库的使用，以及良好的前端设计和数据库操作技能。

嵩天老师在慕课上的《Python数据分析与展示》课程中，深入探讨了Python在数据分析中的应用，尤其是Numpy和Matplotlib库的高效使用。课程包括Numpy数组操作、数据存取与函数应用，以及Matplotlib绘图技巧和数据可视化策略。

图像矩阵MATLAB代码在Python中的实现：如果您已经完成了Andrew Ng教授在Coursera上开设的机器学习入门课程，那么您可能已经熟悉了Octave/Matlab编程。此存储库将帮助您逐步在Python中重新实现这些内容，让您可以直观地检查每一步的进展，就像在课程作业中一样。如何开始依赖关系：此项目采用Python 3.6开发，主要使用NumPy、Matplotlib、SciKit-Learn和SciKit-Image库。为了简化安装过程，推荐使用一个命令安装所有依赖项。重要提示：在开始之前，有几点需要注意：1. 将Octave/Matlab中的所有列向量平坦化为一维ndarray。例如，y和theta将不再是mx1矩阵，而是包含m个元素的1-D ndarray。2. 在Octave/Matlab中使用size(theta) -> (2,1)表示的列向量，转为Python后为theta.shape -> (2,)。3. 避免使用numpy.matrix，改用numpy.ndarray来提高代码的兼容性和易读性。此实现包括线性回归的多变量情况，帮助您全面掌握Python中矩阵运算的技巧。

Matlab代码练习笔记由约翰·兰德霍尔特（John Landeholt）开发，分为几部分，便于学生根据课程材料合理规划学习进度。所有已完成的练习都将在页面上发布，并随着时间推移不断扩展。每次练习完成后，页面将重新发布，包含当前和不同部分的结果汇总。这样，学生可以在实际练习前自愿尝试不同方法。练习主题涵盖了基本的操作与结构、条件语句、循环、数据结构、文件管理等方面，并将继续扩展至图形界面、项目提示、Numpy与Matlab的应用等（以上部分暂未发布）。 如何打开.ipynb文件？1. 您可以直接浏览GitHub页面。2. 若希望更改或测试文件，请点击页面上的绿色按钮“代码”并选择“下载ZIP”来下载仓库内容。3. 安装Jupyter：打开终端，输入 pip3 install jupyter，即可完成安装。 如果您使用VSCode，则可以直接打开这些文件。程序会提示您安装Jupyter库。否则，按照上述步骤在终端完成安装。