趋近智
机器学习应用中级Python编程
章节 1: 进阶Python结构用于数据科学
Python 基础知识回顾
列表推导式和生成器表达式
使用迭代器和生成器
高级函数参数
代码重用性中的装饰器
用于资源管理的上下文管理器
机器学习中的面向对象编程原则
错误处理与异常管理
实践：应用高级Python技术
第 1 章测验
章节 2: NumPy 数值计算
NumPy 数组简介
数组创建方法
NumPy 数组的索引与切片
数组计算与通用函数
广播规则及应用
NumPy 中的线性代数运算
NumPy中的统计函数
读取和写入数组数据到文件
动手实践：NumPy 数组操作
第 2 章测验
章节 3: Pandas 数据操作
Pandas数据结构简介
从多种来源加载数据
数据索引与选择
处理缺失数据
数据清洗与数据转换技巧
分组和聚合操作
合并、连接和拼接数据帧
Pandas中的时间序列数据处理
实践：使用 Pandas 整理数据
第 3 章测验
章节 4: 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化
Matplotlib 绘图基本原理
创建常用图表类型
图表自定义
使用子图
用于统计数据可视化的 Seaborn 简介
使用 Seaborn 创建高级图表
分布与关系的可视化
保存绘图用于报告和演示文稿
动手实践：数据可视化查看
第 4 章测验
章节 5: 为机器学习准备数据
机器学习工作流程概览
特征工程原理
处理分类数据
特征缩放和标准化方法
将数据划分为训练集和测试集
Scikit-learn 管道介绍
保持数据变换的一致性
实践：构建数据准备管道
第 5 章测验
章节 6: 为机器学习编写高效且可维护的 Python 代码
代码风格与可读性
机器学习项目结构化
编写高效的函数和模块
虚拟环境简介
Python 代码性能分析
优化 NumPy 和 Pandas 的方法
机器学习单元测试介绍
Git 版本控制基础
实践：重构与优化机器学习代码片段
第 6 章测验
代码重用性中的装饰器
这部分内容有帮助吗？
- functools - Higher-order functions and operations on callable objects, Python Software Foundation, 2023 - functools 模块的官方文档，包含 @functools.wraps 和 @functools.lru_cache 等核心装饰器实用工具。
- Fluent Python, 2nd Edition, Luciano Ramalho, 2022 (O'Reilly Media) - 全面涵盖了 Python 装饰器，包括其实现细节、使用场景以及与闭包和一流函数的关系。
- Python Cookbook, 3rd Edition, David Beazley and Brian K. Jones, 2013 (O'Reilly Media) - 提供了实现自定义装饰器和理解高级函数包装技术的实用示例和代码方案。
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