THE LEARNING FIELD
学习中心 / 从这里出发
按路径建立共同基础，再根据项目选择方向。教程可以边用边查，学完后记得亲手完成一次练习。
26 篇教程
01
建立共同基础
认识计算机、环境与路径，学会记录，也学会自己找答案。
02
掌握开发工具
用版本管理、终端和网络知识，搭起日常工作的基本流程。
03
开始编程实践
管理依赖、处理数据、调试程序，再按方向探索图像与视觉。
04
Python 专区
从数组、表格和绘图，到 HTTP 请求与浏览器自动化，逐个掌握常用库。
Python 基础库
路径、数据读写、日志与参数，补上实用编程工具箱。
Python NumPy
数组形状、索引、广播、视图与统计，用实际数组图掌握数值计算。
Python pandas
表格读取、索引、缺失值、分组与连接，配合真实输出练习。
Python Matplotlib
从 Figure 与 Axes 到多子图、坐标和导出，绘制可解释的图表。
Python Requests
使用本地 HTTP 实验掌握请求、JSON、超时、会话与异常处理。
Python Selenium
在本地练习页中定位、输入、点击、等待和断言，生成真实截图。
Miniconda 与 Conda
创建独立环境、管理依赖，并把运行条件交给同伴。
Jupyter 与 JupyterLab
用 Notebook 探索数据，理解内核状态与可重复运行。
Python pdb 与 ipdb
断点、单步和调用栈，从中间值定位程序问题。
Python OpenCV
图像接口、视频与标注，从小型案例走向视觉实践。
Python 项目组织与工程规范
把脚本整理成可安装、可测试、可交接的命令行项目。
数据清洗与可视化实践
清洗虚构成绩数据，记录规则并生成可复现的统计图。
05
验证与交接
证明一次修改有效，让另一位同学能够继续你的工作。
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