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Author: jackfrued

.gitpod.yml

@@ -1,4 +1,4 @@
-## Day01 - 初识Python
+## 初识Python
 
 ### Python简介
 
@@ -159,30 +159,28 @@ IDLE是安装Python环境时自带的集成开发工具，如下图所示。但
 IPython是一种基于Python的交互式解释器。相较于原生的Python Shell，IPython提供了更为强大的编辑和交互功能。可以通过Python的包管理工具pip安装IPython和Jupyter，具体的操作如下所示。
 
 ```Shell
-pip install ipython jupyter
+pip install ipython
 ```
 
 或者
 
 ```Shell
-python -m pip install ipython jupyter
+python -m pip install ipython
 ```
 
 安装成功后，可以通过下面的ipython命令启动IPython，如下图所示。
 
 ![](./res/python-ipython.png)
 
-当然我们也可以通过Jupyter运行名为notebook的项目在浏览器窗口中进行交互式操作。
+当然我们也可以通过安装Jupyter并运行名为notebook的程序在浏览器窗口中进行交互式代码编写操作。
 
 ```Shell
+pip install jupyter
 jupyter notebook
 ```
 
 ![](./res/python-jupyter-2.png)
 
-#### Anaconda - 一站式的数据科学神器
-Anaconda是专注于数据科学的Python发行版本，其包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。因为包含的内容较多，Anaconda的下载文件比较大，如果只需要其中一部分的包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。对于学习数据科学的人来说，Anaconda是绝对的神器，有兴趣的读者可以阅读[《致Python初学者们 - Anaconda入门使用指南》](https://www.jianshu.com/p/169403f7e40c)一文进行了解。
-
 #### Sublime - 文本编辑神器
 
 ![](./res/python-sublime.png)
@@ -217,16 +215,10 @@ Anaconda是专注于数据科学的Python发行版本，其包含了conda、Pyth
 
 #### PyCharm - Python开发神器
 
-PyCharm的安装、配置和使用我们在后面会进行介绍。
+PyCharm的安装、配置和使用在[《玩转PyCharm》](../玩转PyCharm.md)进行了介绍，有兴趣的读者可以选择阅读。
 
 ![](./res/python-pycharm.png)
 
-#### Gitpod - 一键式在线开发工具
-
-只需单击即可在GitHub上打开任何Python项目。
-
-[![Open in Gitpod](https://gitpod.io/button/open-in-gitpod.svg)](https://gitpod.io/#https://github.com/jackfrued/Python-100-Days)
-
 ### 练习
 
 1. 在Python交互环境中查看下面的代码结果，并将内容翻译成中文。

Day01-15/01.初识Python.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## Day02 - 语言元素
+## 语言元素
 
 #### 指令和程序
 

Day01-15/02.语言元素.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## Day03 - 分支结构
+## 分支结构
 
 ### 分支结构的应用场景
 

Day01-15/03.分支结构.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## Day04 - 循环结构
+## 循环结构
 
 ### 循环结构的应用场景
 

Day01-15/04.循环结构.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## 练习
+## 构造程序逻辑
 
 ### 练习清单
 

Day01-15/05.总结和练习.md Day01-15/05.构造程序逻辑.md

@@ -39,12 +39,12 @@ class Student(object):
         print('%s正在学习%s.' % (self.name, course_name))
 
     # PEP 8要求标识符的名字用全小写多个单词用下划线连接
-    # 但是很多程序员和公司更倾向于使用驼峰命名法(驼峰标识)
-    def watch_av(self):
+    # 但是部分程序员和公司更倾向于使用驼峰命名法(驼峰标识)
+    def watch_movie(self):
         if self.age < 18:
             print('%s只能观看《熊出没》.' % self.name)
         else:
-            print('%s正在观看岛国爱情动作片.' % self.name)
+            print('%s正在观看岛国爱情大电影.' % self.name)
 ```
 
 > **说明：** 写在类中的函数，我们通常称之为（对象的）方法，这些方法就是对象可以接收的消息。
@@ -60,10 +60,10 @@ def main():
     # 给对象发study消息
     stu1.study('Python程序设计')
     # 给对象发watch_av消息
-    stu1.watch_av()
+    stu1.watch_movie()
     stu2 = Student('王大锤', 15)
     stu2.study('思想品德')
-    stu2.watch_av()
+    stu2.watch_movie()
 
 
 if __name__ == '__main__':

Day01-15/08.面向对象编程基础.md

@@ -1,24 +1,24 @@
 ## Pandas的应用
 
-### 1、pandas入门
+### 1、Pandas入门
 
-### 2、pandas索引
+### 2、Pandas索引
 
-### 3、pandas数据清洗之空数据
+### 3、Pandas数据清洗之空数据
 
 [数据挖掘之空数据处理（有史以来最全面）]: https://blog.csdn.net/Soft_Po/article/details/89302887
 
-### 4、pandas多层索引
+### 4、Pandas多层索引
 
-### 5、pandas多层索引计算
+### 5、Pandas多层索引计算
 
-### 6、pandas数据集成concat
+### 6、Pandas数据集成concat
 
-### 7、pandas数据集成merge
+### 7、Pandas数据集成merge
 
-### 8、pandas分组聚合操作
+### 8、Pandas分组聚合操作
 
-### 9、pandas数据集成实战
+### 9、Pandas数据集成实战
 
 ### 10、美国大选项目
 

Day76-90/77.Pandas的应用.md

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 - for循环 - 基本结构 / range类型 / 循环中的分支结构 / 嵌套的循环 / 提前结束程序 
 - 应用案例 - 1~100求和 / 判断素数 / 猜数字游戏 / 打印九九表 / 打印三角形图案 / 猴子吃桃 / 百钱百鸡
 
-#### Day05 - [总结和练习](./Day01-15/05.总结和练习.md)
+#### Day05 - [构造程序逻辑](./Day01-15/05.构造程序逻辑.md)
 
 - 基础练习 - 水仙花数 / 完美数 / 五人分鱼 / Fibonacci数列 / 回文素数 
 - 综合练习 - Craps赌博游戏