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前言上期把python中的基礎數據類型和內置數據類型做了羅列，示例代碼如下：1)注釋。

接下來幾小節節主要講python 的基礎知識，人人都說python入門簡單，正是這樣卻不知從那一部分開始講起 。 簡約線條 極致色彩（由于太大無法全尺寸展示） 對比兩份之前準備的腦圖，更是感覺分享內容的繁雜，好在我痛定思痛，決定就分享簡約線條版本吧，這樣好像也夠用了。知識點很多，需要億點點耐心來學習。

Python，就像他的縮寫PY一樣，是一種曖昧又溫柔的計算機語言，無論是金錢，知識，還是智力都沒有任何門檻。 如果說“零基礎”是從開機學起，那“負基礎”可能就是從直立行走開始教起了吧？

新創建的對象都會分配在年輕代，年輕代鏈表的總數達到上限時，Python垃圾收集機制就會被觸發，把那些可以被回收的對象回收掉，而那些不會回收的對象就會被移到中年代去，依此類推，老年代中的對象是存活時間最久的對象，甚至是存活于整個系統的生命周期內。同時，分代回收是建立在標記清除技術基礎之上。

- Python：通用編程語言，常用于數據分析與可視化。 - Power BI：微軟云商業分析工具，支持多數據源連接與高效分析。 課程從零開始教學，無基礎也可輕松掌握數據分析師必備技能。 適合人群 - 零基礎數據分析師 - 零基礎數據科學家

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課程內容概述：模塊1：深度學習和Python簡介課程結構、學習目標和關鍵框架。Python 編程概述：從基礎到高級，確保您可以自信地實施任何深度學習概念。模塊 2：使用 Python 和 NumPy 的深度神經網絡 （DNN）使用 Python 和 NumPy 進行編程：了解數組、數據幀和數據預處理技術。

- 核心學習內容： - 機器學習和Python編程基礎 - 數據預處理和特征工程 - 有監督學習：回歸和分類模型 - 無監督學習：聚類和降維 - 模型評估、優化和性能指標 - 使用Python構建真實世界的AI項目 - 理解機器學習從頭到尾的完整工作流程 - 推薦理由： - 結合真實世界案例和項目的實踐式學習

設計可擴展的自動化框架 ## 必備基礎 - 無需任何自動化經驗 - 無需Python基礎 - 具備軟件測試的基本理解會有幫助，但非必需 - 愿意主動學習并動手實踐 ## 課程描述 本課程是一門全面的端到端自動化測試課程，旨在幫助你從零基礎起步，逐步掌握使用Playwright結合Python構建高級企業級自動化框架的技能

（1）python import numpy as np #導入基礎數據庫import matplotlib.pyplot as plt #導入畫圖庫plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #顯示中文不會出現亂碼x = np.linspace(1,10,10