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学习 Python、数据科学和机器学习的最佳去处！

最后更新: 2026年4月17日

图片来源 Wallpaper Flare

欢迎来到一个汇集 Python 编程专业知识、数据科学精通以及在充满活力的编程世界中生存必备技能的宝库。深入探索这个仓库，解锁你在编程之旅中茁壮成长所需的知识与工具。

目录

1. 简介

1. 是什么
2. 为什么
3. 如何使用

2. LinkedIn 内容概览

1. 最新帖子
2. 目的

3. Python 学习资料

1. 第1章 - 基础概念

   • Python 输入、输出和导入函数
   • Python 变量
   • Python 全局、局部和非局部变量
   • Python 字符串
   • Python 列表
   • Python 元组
   • Python 字典
   • Python 运算符
   • 掌握 Python 装饰器

2. 第2章 - 内置函数

   • Python 输入、输出和导入内置函数
   • eval 内置函数
   • range 内置函数
   • Python Lambda 函数
   • Python enumerate 函数
   • Python len 函数

3. 第3章 - 库

   • Numpy 库
   • Pandas 库
   • 数学模块
   • JSON 库

4. 第4章 - API

   • Google 翻译 API for Python
   • Google Trends API for Python
   • 维基百科 API for Python
   • Google 搜索 API for Python
   • 通用交通信息交换格式 (GTFS)
   • 使用 Facebook Prophet 进行时间序列预测

5. 第5章 - 附加材料

   • 如何开始用Python编程？
   • Python是面向对象的吗？
   • 使用Python进行语音识别
   • 独热编码
   • 不使用库读取图像
   • 在Pandas DataFrame中渲染图像
   • 将Pandas DataFrame用作数据库
   • 在日常生活中使用Pandas
   • 使用RISE展示Python代码
   • Google Colab速查表
   • 搭讪话生成器
   • 使用列表推导式优化代码
   • 理解虚拟环境
   • 隐马尔可夫模型
   • CNN中的特征图
   • Python中的基于规则的系统

6. 第6章 - 练习题

   • 字符串拼接练习题
   • 字符串拼接练习答案
   • 内置函数练习题

7. 第7章 - 测验

   • 测验1
   • 测验2
   • 测验3

8. 第8章 - 面试准备

   • Python编程面试题（初级→高级）
   • 像专业人士一样攻克Python面试！
   • 35道Python面试题（有经验者）
   • Python面试题——字符串
   • Python理论面试题
   • 15道Python面试问答
   • 给孩子们分配糖果
   • 基础计算器
   • 文本对齐
   • 移除元素
   • 元音计数
   • 基于情感的搭讪话生成器
   • 情感分析
   • 正多边形可视化工具

9. 第9章 - 设计原则

   • 模块化流水线/整洁架构
   • 依赖倒置原则
   • 开闭原则
   • 里氏替换原则

4. 机器学习资料

1. 基础
2. 监督学习
3. 无监督学习
4. 神经网络
5. MLOps
6. 项目

5. 数据科学资料

1. Level 0
2. Level 1
3. Level 2
4. Level 3
5. Level 4
6. Level 5
7. EDA 技术
8. 25 个带有清晰 Python 答案的真实数据分析问题

6. 贡献流程

1. 代码片段指南

7. 发行说明

1. 当前版本
2. 归档

8. 致谢

1. 署名与致谢

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关于

这个仓库不仅仅是一系列代码片段的集合，它更是一个全面的学习资源，旨在赋能学习者和专业人士。你将在这里找到以下方面的宝贵见解和指导：

• 初学者 - 探索 Python 编程的基础知识。
• 数据爱好者 - 深入了解数据科学的复杂性。
• 资深开发者 - 通过高级技巧和建议提升你的专业技能。

该仓库提供的内容

• Python 技能提升 - 通过我精心整理的教程、练习和实际案例，帮助你从入门到精通 Python。
• 数据科学专业知识 - 利用我们深入的指南、项目以及数据分析、机器学习等领域的最佳实践，充分发挥数据的力量。
• 生存工具包 - 凭借我们在职业发展、提高效率以及保持领先等方面的技巧、窍门和建议，自信地应对编程世界的复杂挑战。

为什么选择这个仓库

特性	描述
全面学习	结构化的学习路径，提供从初级到高级的资源，助力长期掌握技能。
社区支持	协作式的学习环境，学习者和导师互相帮助共同成长。
实践应用	真实世界中的示例和动手练习，让概念易于应用。

参与进来

准备好开启你的 Python 之旅了吗？探索我们的仓库，贡献你的专业知识，并与其他爱好者建立联系。让我们一起磨练技能，揭开编程的奥秘，在不断发展的技术领域中开拓新的机遇。

加入我们的冒险之旅

Python 精英学习库不仅仅是一组代码的集合，它更是通向无限可能的门户。立即开始探索，发现 Python 编程、数据科学及其他领域的无尽潜力。

安装工具

在开始你的 Python 学习之旅之前，安装一些实用工具非常重要。这些工具能够让你更轻松地编写、运行并理解 Python 程序。你可以根据自己的学习风格选择最适合的工具。

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推荐工具

这些是你入门所需的必备工具，从编写 Python 代码到在云端轻松运行程序。

工具	描述
	本仓库的核心语言。
	功能强大且可扩展的编辑器，适用于 Python 等多种语言。
	非常适合交互式编程和数据可视化。
	在云端运行 Python 笔记本，无需安装任何软件。

你可以直接使用 VS Code 搭配 Jupyter 和 Colab 笔记本，实现无缝的工作流程。

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仓库内容

本仓库分为两大部分：Python 编程和面向初学者的数据科学。

Python 编程

请按照以下步骤开始 Python 编程吧！！！

Python 相关资料

展开或折叠以上章节以获取更多详细信息

第 1 章 ⮕ 基础概念

• Python 输入、输出和导入函数

• Python 变量

  • Python 全局、局部和非局部变量

• Python 字符串

• Python 列表

• Python 元组

• Python 字典

• Python 运算符

• 掌握 Python 装饰器

第 2 章 ⮕ 内置函数

• Python 输入、输出和导入内置函数

• eval 内置函数

• range 内置函数

• Python Lambda 函数

• Python enumerate 函数

• Python len 函数

第3章 ⮕ 库

• Numpy 库

• Pandas 库

• Math 模块

• JSON 库

第4章 ⮕ API

• 适用于 Python 的 Google 翻译 API

• 适用于 Python 的 Google Trends API

• 适用于 Python 的 Wikipedia API

• 适用于 Python 的 Google 搜索 API

• 通用公交数据交换规范 - GTFS

• 使用 Facebook Prophet 解锁时间序列预测

第5章 ⮕ 附加资料

• 如何开始用 Python 编程？

• Python 是面向对象的吗？

• 使用 Python 进行语音识别

• Python 中的独热编码

• 在不使用专用库的情况下读取图像

• 在 Pandas DataFrame 中渲染图像

• 将 Pandas DataFrame 用作数据库

• 在日常生活中使用 Pandas DataFrame

• 使用 RISE 展示 Python 代码

• Google Colab 备忘录

• 使用 Python 字典生成搭讪语句生成器

• 使用列表推导优化 Python 代码

• 理解 Python 中的虚拟环境

• Python 中的隐马尔可夫模型

• 掌握卷积神经网络中的特征图

• 用 Python 构建基于规则的系统

第6章 ⮕ 练习题

• 字符串拼接练习题

  • 字符串拼接答案

• 内置函数练习题

第7章 ⮕ 测验

• 测验 - 1

• 测验 - 2

• 测验 - 3

第8章 ⮕ 面试准备

• Python 编码面试题（从初级到高级）

• 像专业人士一样攻克 Python 面试！

• 35 道面向有经验者的 Python 面试题

• Python 面试题 - 字符串

• Python 理论面试题

• 15 道 Python 面试问题及答案

• 给孩子们分配糖果问题及解决方案

• 简易计算器

• 文本对齐

• 移除数组中的元素

• 句子中元音字母的计数

• 搭讪话术生成器 - 基于情感分析

• 情感分析

• 使用Matplotlib在Python中创建正多边形可视化工具

第9章️⃣ ⮕ 设计原则

• 模块化管道架构或整洁架构

• 依赖倒置原则

• 开闭原则

• 里氏替换原则

• 接口隔离原则

• 单一职责原则

• 迪米特法则

• 组合优于继承

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数据科学

请按照以下步骤开始学习数据科学！！！

数据科学资料

数据探索

• 使用Pandas加载文件

网络爬虫

• 抓取两个YouTube账号 - PewDiePie vs T-Series

• 抓取Rate My Professor网站 - 我的研究生导师

• 网络爬虫与API：哪种数据提取方法最适合您的需求？

破解卡尔加里2025年交通数据

• 如何解码并利用GTFS获取实时交通洞察

附加资料（项目）

• 掌握使用Pandas进行数据预处理的艺术

• 使用Pandas进行时间序列预测

• 揭秘特征工程

• 使用scikit-learn构建您的第一个机器学习模型

• 使用Python和自然语言处理构建智能简历排名系统

• 使用决策树结合可解释AI预测贷款违约

• 如何在Python中使用NumPy高效计算欧几里得距离（无需循环）

• 如何像专业人士一样处理Pandas中的缺失数据（数据科学中的Python）

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机器学习

请按照以下步骤开始您通往完美机器学习之路的旅程！！！

图片由作者提供 - Canva

机器学习资料

先决条件

• 主要路线图和指南
• Python依赖项
• 贡献指南
• 进一步阅读和链接

数学与Python基础

• Python复习
• 线性代数
• 统计学

回归与分类

• 回归
• 分类
• 高级模型评估

聚类与降维

• 聚类
• 降维

使用神经网络的深度学习

• 感知机
• 深度学习
• 卷积神经网络
• 循环神经网络

部署、跟踪、版本控制

• 数据版本控制
• 模型部署
• 生产环境中机器学习模型的监控

真实世界的端到端项目

• 房价预测

  • README.md

• Twitter情感分析

  • README.md

• 信用卡欺诈检测

  • README.md

• 客户流失预测

  • README.md

• 贷款审批预测

  • README.md

• TMDB电影推荐系统

  • README.md

• 零售销售预测

  • README.md

• 假新闻检测

  • README.md

• 基于症状的疾病预测（机器学习）

  • README.md

• 文本情绪识别

  • README.md

• 手写数字识别（MNIST）

  • README.md

机器学习面试准备

• 机器学习基础概念，如学习类型、偏差-方差权衡等

• 关于线性回归、支持向量机、决策树等算法的面试题

• 涵盖聚类（K-Means、DBSCAN）和降维（PCA）

• 模型评估指标，如精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC等

• 涵盖数据清洗、编码、缺失值处理、标准化等

• 深度学习、迁移学习、模型部署等

• 项目相关问题及软技能问题

• 场景式及实战练习提示

• 包含动手机器学习实现任务的Google Colab笔记本

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技术很简单

我是Tanu Nanda Prabhu，我的热情在于将复杂概念简化，使他人更容易理解。我非常享受研究工作，在浏览了大量视频、文章和教程后，我决定创建一个专门介绍Google Sheets技巧和窍门的仓库。我每周都会更新这个仓库，分享一些能让你的生活更简单的实用见解。我也欢迎愿意帮助完善这一资源的人贡献内容。你可以随意fork这个仓库并提交更新，我会认真审阅并考虑采纳。

技术很简单

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Nbviewer

如果Jupyter Notebook无法加载，请不要担心！只需将链接复制并粘贴到nbviewer，因为我的大多数笔记本都可以在那里访问。

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贡献者

目前，该仓库大约有20位贡献者。欢迎你也来贡献！

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Kaggle 数据集

1. Kaggle 数据集

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HackerRank 练习题 - 已解答

1. HackerRank 练习题已解答

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Reddit 社区

1. Python
2. 学习Python
3. Python技巧
4. Python编程

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GPT图书管理员

如果你有ChatGPT Premium的权限，这里有一个GPT图书管理员，可以访问所有文件，点击这里。

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联系方式

平台	详情
	tanunprabhu95@gmail.com
	Tanu Nanda Prabhu
	Tanu N Prabhu
	Python Coder

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评论

以下是关于这个Python GitHub仓库的一些评价：

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‪Elin Uppström

乌普萨拉大学高级讲师，瑞典

在准备本科数据分析课程时，我在你的GitHub上发现了你出色的练习题。我想在我的课程中使用它们。

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‪Cole Striler

数据科学家 • Datafied创始人

我偶然发现了你的GitHub，非常喜欢你的Jupyter Notebooks，尤其是那篇关于“预测PewDiePie每日订阅者”的笔记。我认为你很好地解释了自己的工作，其他人可以从中学习。

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Laurence Watson

Treebeard联合创始人兼CEO

你在GitHub上有许多优秀的Jupyter Notebook内容。

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Poonam Gupta

数学与AP计算机科学教师 • 布朗斯维克学校

非常感谢你在GitHub上发布如此有帮助的文章。对你传播知识所做的一切，表示由衷的感谢。

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David Okenwa

机械工程师 • 致力于数据分析领域

我最近偶然发现了你的Medium、GitHub和作品集网站，深受启发。太鼓舞人心了！我也想开始写文章，并建立自己的GitHub仓库。

你喜欢这个仓库吗？请通过发送邮件分享你的宝贵评价。

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反馈

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Python 编程中心快速上手指南

本仓库是一个涵盖 Python 基础、数据科学、机器学习及面试准备的综合学习资源库。以下是快速开始使用的指南。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Windows, macOS, 或 Linux
• Python 版本：推荐安装 Python 3.x (本仓库内容基于 Python 3)
• 包管理工具：pip (通常随 Python 安装)
• 推荐编辑器：VS Code, PyCharm 或 Jupyter Notebook (本仓库大量使用 .ipynb 文件)

国内加速建议： 在中国大陆地区，建议使用国内镜像源安装依赖，以提升下载速度。

• 清华源：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
• 阿里源：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

安装步骤

1. 克隆仓库

使用 Git 将本学习资源库下载到本地：

git clone https://github.com/Tanu-N-Prabhu/Python.git
cd Python

2. 创建虚拟环境（推荐）

为了避免依赖冲突，建议为项目创建独立的虚拟环境：

python -m venv venv

激活虚拟环境：

• Windows:

  venv\Scripts\activate
  

• macOS / Linux:

  source venv/bin/activate
  

3. 安装依赖库

本仓库涉及多个第三方库（如 numpy, pandas, prophet, googletrans 等）。虽然不同章节依赖不同，您可以先安装核心数据科学库：

# 使用国内镜像源加速安装
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn jupyter notebook

注：特定章节（如 API 调用、时间序列预测）可能需要额外安装特定库，请参考对应 .ipynb 文件顶部的导入语句进行补充安装。例如安装 Facebook Prophet：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple prophet

基本使用

本仓库的核心内容是 Jupyter Notebooks (.ipynb)，它们包含了代码示例、理论解释和练习题。

方式一：使用 Jupyter Notebook 浏览（推荐）

这是体验本仓库内容的最佳方式，可以交互式地运行代码和查看结果。

1. 在终端中启动 Jupyter：

   jupyter notebook
   

2. 浏览器会自动打开，导航至仓库目录。
3. 点击任意章节的 .ipynb 文件（例如 Python_Variables.ipynb 或 Numpy 文件夹内的笔记）即可开始学习。

方式二：直接运行 Python 脚本

如果您想测试简单的代码片段，可以创建一个 .py 文件。

示例：运行一个简单的变量操作（参考 Chapter 1）

创建文件 test_basic.py：

# Python Variables Example
name = "Developer"
version = 3.10

print(f"Welcome to {name}!")
print(f"Current Python version focus: {version}")

# List comprehension example (Reference: Optimizing Code with List Comprehensions)
squares = [x**2 for x in range(5)]
print(f"Squares: {squares}")

运行代码：

python test_basic.py

学习路径建议

根据仓库目录结构，建议按以下顺序学习：

1. Chapter 1: 掌握基础概念（变量、字符串、列表、字典）。
2. Chapter 2 & 3: 熟悉内置函数与核心库（Numpy, Pandas）。
3. Chapter 4: 尝试调用 API（Google Translate, Wikipedia 等）。
4. Chapter 6 & 7: 通过练习和测验巩固知识。
5. Chapter 8: 针对面试进行专项训练。