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零基礎(chǔ)入門(mén)Python項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

• 第1章 Python網(wǎng)絡(luò)與爬蟲(chóng)
• 1-1 如何監(jiān)測(cè) GitHub 項(xiàng)目更新并自動(dòng)打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)
• 1-2 如何快速對(duì)比多個(gè)庫(kù)的數(shù)值
• 1-3 如何實(shí)現(xiàn)發(fā)送新庫(kù)提醒到手機(jī)
• 1-4 如何實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)某微博數(shù)據(jù)
• 1-5 如何在知乎上自動(dòng)互粉
• 1-6 如何爬取某時(shí)段微博數(shù)據(jù)
• 第2章 Python圖形界面開(kāi)發(fā)
• 2-1 如何做一個(gè)展示隱藏文件的小工具
• 2-2 如何做一個(gè)壓縮圖片的小工具
• 2-3 如何實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)網(wǎng)速監(jiān)測(cè)
• 2-4 如何做一個(gè)腳本運(yùn)行的小工具
• 2-5 如何做一個(gè)倒計(jì)時(shí)小工具
• 2-6 如何做一個(gè)定時(shí)腳本運(yùn)行器(上）
• 2-7 如何做一個(gè)定時(shí)腳本運(yùn)行器（下）
• 第3章 Python人工智能
• 3-1 手工實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的鳶尾花分類(lèi)器
• 3-2 使用 scikit-learn 的 kNN 分類(lèi)算法實(shí)現(xiàn)鳶尾花分類(lèi)
• 3-3 kNN算法的超參數(shù)對(duì)鳶尾花分類(lèi)的影響
• 3-4 使用 sklearn 的線性回歸算法實(shí)現(xiàn)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)
• 3-5 房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的可視化線性模型
• 3-6 比較多種算法的鳶尾花分類(lèi)準(zhǔn)確率
• 3-7 使用交叉驗(yàn)證對(duì)鳶尾花分類(lèi)模型進(jìn)行調(diào)參
• 3-8 使用特征預(yù)處理提升房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型的性能
• 第4章 Python腳本
• 4-1 如何用 Python 模糊搜索文件
• 4-2 如何實(shí)現(xiàn)文件自動(dòng)歸類(lèi)？
• 4-3 如何自動(dòng)解壓并刪除壓縮包
• 4-4 如何定制群發(fā)微信消息
• 4-5 如何讓程序持續(xù)正常運(yùn)行
• 4-6 如何自動(dòng)拉微信群
• 4-7 如何用面向?qū)ο髮?shí)現(xiàn)切換工作空間
• 4-8 如何實(shí)現(xiàn)稍后閱讀提醒
• 4-9 如何定制快捷鍵輸入
• 第5章 Python數(shù)據(jù)分析
• 5-1 比較共享單車(chē)每季度的平均騎車(chē)時(shí)間
• 5-2 比較共享單車(chē)各類(lèi)用戶的平均騎行時(shí)間趨勢(shì)
• 5-3 比較共享單車(chē)各用戶類(lèi)別的比例
• 5-4 統(tǒng)計(jì)共享單車(chē)不同用戶類(lèi)別騎行時(shí)間直方圖
• 5-5 統(tǒng)計(jì)共享單車(chē)各類(lèi)用戶的季度騎行時(shí)間的分組柱狀圖
• 5-6 比較咖啡店各類(lèi)飲品的數(shù)量與熱量
• 5-7 分析電子游戲在各國(guó)的銷(xiāo)量并使用堆疊柱狀圖呈現(xiàn)
• 5-8 分析神奇寶貝的變量關(guān)系數(shù)據(jù)
• 5-9 分析不同手機(jī)操作系統(tǒng)的流量使用情況
• 5-10 分析GP行情數(shù)值
• 5-11 按年度和地區(qū)分析全球幸福報(bào)告
• 5-12 幸福指數(shù)的等級(jí)分析