python之break和continue使用方法？1、簡單，打開jupyternotebook（用別的python編輯器也一樣的），空白文檔一個python文件。學習完Python《從入門到實踐》這

python之break和continue使用方法？

1、簡單，打開jupyternotebook（用別的python編輯器也一樣的），空白文檔一個python文件。

學習完Python《從入門到實踐》這本書后，有什么進階的書值得一看？

是需要啊,謝謝一份請柬，關于十階這個可以看一些方向性書籍python之所以火是是因為人工智能的發(fā)展，個人整理一番學習經(jīng)驗祝你好運吧！那種感覺有本書你學的不多了就都差不多擁有了一名鑒定合格的python編程工程師,可惜這本書沒有電子版，只有一紙質的。

第1章從數(shù)學建模到人工智能

1.1數(shù)學建模1.1.1數(shù)學建模與人工智能1.1.2數(shù)學建模中的常見問題1.2人工智能下的數(shù)學1.2.1統(tǒng)計量1.2.2矩陣概念及運算1.2.3概率論與數(shù)理統(tǒng)計1.2.4高等數(shù)學——導數(shù)、微分、不定積分、定積分第2章Python快速入門2.1安裝好Python2.1.1Python完全安裝步驟2.1.2IDE的選擇2.2Python基本操作2.2.1第一個小程序2.2.2注釋與格式化磁盤作為輸出2.2.3列表、元組、字典2.2.4條件語句與循環(huán)語句2.2.5break、continue、sigh2.3Python低級操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter第3章Python科學計算庫NumPy3.1NumPy簡介與直接安裝3.1.1NumPy簡介3.1.2NumPy按裝3.2基本操作3.2.1初識NumPy3.2.2NumPy數(shù)組類型3.2.3NumPy修改數(shù)組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣擴展與切割空間3.2.6矩陣運算與線性代數(shù)3.2.7NumPy的廣播機制3.2.8NumPy統(tǒng)計函數(shù)3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy數(shù)據(jù)的保存第4章常用科學算出模塊快速入門4.1Pandas科學計算庫4.1.1初識Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可視化圖庫4.2.1初識Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib繪圖案例4.3SciPy科學計算庫4.3.1初識SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy圖像處理案例第5章Python網(wǎng)絡爬蟲5.1爬蟲基礎5.1.1初識爬蟲5.1.2網(wǎng)絡爬蟲的算法5.2爬蟲入門實戰(zhàn)5.2.1全局函數(shù)API5.2.2爬蟲實戰(zhàn)5.3爬蟲晉階—高效穩(wěn)定率爬蟲5.3.1多進程5.3.2多線程5.3.3協(xié)程5.3.4小結第6章Python數(shù)據(jù)存儲6.1關系型數(shù)據(jù)庫MySQL6.1.1初識MySQL6.1.2Python能操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初識NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小結6.3.1數(shù)據(jù)庫基本理論6.3.2數(shù)據(jù)庫特點6.3.3結束語第7章Python數(shù)據(jù)分析7.1數(shù)據(jù)某些7.1.1從鍵盤獲取數(shù)據(jù)7.1.2文件的讀取數(shù)據(jù)與寫入到7.1.3Pandas讀寫能操作7.2數(shù)據(jù)分析案例7.2.1普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析案例7.2.2小結第8章自然語言處理8.1Jieba分詞基礎8.1.1Jieba中文分詞8.1.2Jieba分詞的3種模式8.1.3標出詞性與添加定義詞8.2關鍵詞其他提取8.2.1TF-IDF關鍵詞其他提取8.2.2TextRank關鍵詞提純8.3word2vec詳細介紹8.3.1word2vec基礎原理簡介8.3.2word2vec訓練模型8.3.3基于gensim的word2vec實戰(zhàn)第9章從回歸分析到算法基礎9.1回歸分析簡介9.1.1“進入虛空”一詞的來源9.1.2進入虛空與具體9.1.3進入虛空模型的劃分與應用9.2線性回歸分析實戰(zhàn)9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2Python求解輪回模型案例9.2.3檢驗、預測與控制第10章從K-Means聚類看算法調參10.1K-Means基本是概述10.1.1K-Means簡介10.1.2目標函數(shù)10.1.3算法流程10.1.4算法優(yōu)缺點分析10.2K-Means實戰(zhàn)第11章從決策樹看算法怎么升級11.1決策樹基本上簡介11.2經(jīng)典算法推薦11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數(shù)11.2.5小結11.3決策樹實戰(zhàn)11.3.1決策樹回歸11.3.2決策樹的分類第12章從樸素貝葉斯看算法變幻多端19312.1樸實貝葉斯簡介12.1.1不認識素凈貝葉斯12.1.2樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點12.23種素凈貝葉斯實戰(zhàn)第13章從推薦系統(tǒng)看算法場景13.1推薦系統(tǒng)簡介13.1.1推薦系統(tǒng)的發(fā)展13.1.2協(xié)同過濾13.2基于文本的推薦13.2.1標簽與知識圖譜我推薦案例13.2.2小結第14章從TensorFlow啟動深度學習之旅14.1初識TensorFlow14.1.1什么是TensorFlow14.1.2安裝好TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念與原理14.2TensorFlow數(shù)據(jù)結構14.2.1階14.2.2形狀14.2.3數(shù)據(jù)類型14.3生成數(shù)據(jù)十二法14.3.1化合Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成隨機數(shù)14.4TensorFlow實戰(zhàn)期望對你有幫助?。。?/p>

最重要的還是堅持，自己掌握到一些，工作中不斷磨礪，高薪不是什么夢?。?！