一份面向自学与科研入门的 Python 学习资料库，覆盖从基础语法到数据分析、机器学习和 PyTorch 的完整学习路径。
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| 模块 | 主题 |
|---|---|
| Python 基础 | 变量、数据类型、运算符、条件与循环、函数、异常、文件 I/O、模块与面向对象 |
| 进阶语法 | 推导式、lambda、迭代器、生成器、正则表达式与单元测试 |
| 科研数据处理 | NumPy、Pandas、Matplotlib 与数据分析小项目 |
| 机器学习与深度学习 | scikit-learn、PyTorch、训练循环、模型评估与结果复现 |
- 按章节阅读 Markdown 笔记，并在本地运行示例代码。
- 学完基础部分后，重点练习 NumPy、Pandas 与 Matplotlib。
- 完成数据分析小项目，再进入 scikit-learn 和 PyTorch 章节。
- 用每章末尾的小练习检验理解；遇到问题先尝试复现代码与定位报错。
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