一、项目简介
本仓库是一个由 Python 课程课件重构而来的 Obsidian 笔记库.
原始资料是线性结构的教学课件,读起来只能顺着往下翻. 仓库做的事情是把它重排成网状结构,并补上三样原课件没有的东西:
- 数学关联: 把 Python 语法与微积分、线性代数、离散数学的概念显式连起来
- 算法视角: 从「怎么写代码」推进到「为什么这样设计」
- 实验闭环: 57 个可运行脚本,理论写完就能跑
规模: 97 个 Markdown 文件,其中 8 章导航页、29 篇内容页、57 个 .py 实验脚本(48 份配同名说明页).
二、效果预览
三、内容范围
8 章笔记
Python 简介｜数据类型与运算符｜程序流程控制｜字符串｜列表与元组｜字典与集合｜函数｜文件
7 组实验代码
Turtle 绘图｜基础测试｜数值算法(欧几里得、蒙特卡洛、杨辉三角)｜字符串处理｜列表与概率｜字典与映射(词频统计)｜函数与递归(汉诺塔、动力系统)
四、仓库结构
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├── Python.md # 总导航,从这里开始
├── 导航页/ # 章级 MOC(8 章)
├── 内容页/ # 细分知识点(7 个章目录 / 29 篇)
├── PythonProject/ # 实验代码(I–VII,每组配一份同名 MOC)
│ ├── 实验项目索引.md
│ └── I/ II/ III/ IV/ V/ VI/ VII/
├── README.md
└── LICENSE # CC BY-NC-SA 4.0
五、快速开始
仓库地址: GitHub - Fibonacci114514/python-math-algo-notes: Python程序笔记但是加入了大量的数学与算法内容 · GitHub
git clone https://github.com/Fibonacci114514/python-math-algo-notes.git
- 启动 Obsidian,选「打开文件夹作为仓库」,指向克隆下来的目录
- 打开
Python.md,按章节往下走,或者直接跳感兴趣的模块 - 想跑代码就进对应实验目录:
python 文件名.py(需要 Python 3.8 以上)
六、环境配置
不需要任何第三方插件. 只装 Obsidian 核心插件就能完整阅读 —— 双链、图谱、Mermaid 流程图、数学公式都是 Core 自带的能力.
仓库里不带 .obsidian 配置目录,打开后各项显示设置按 Obsidian 默认.
七、已知局限
先说清楚,省得你踩:
- 4 章的「综合应用」槽位还没补全(函数、列表与元组、程序流程控制、字典与集合). 导航页上它是第 6 项,点进去是空笔记 —— 那是留的位置,不是漏掉的链接.
- 9 个实验脚本还没有配套说明页,集中在 I 组(Turtle 绘图)和两个测试脚本.
- 代码部分用的是 CC BY-NC-SA 4.0,这是内容许可,不是给软件设计的. 介意的话可以按 MIT 看待代码部分.
- 内容基于课程教学框架做了个人化重写,AI 辅助参与了文字润色与结构化;技术描述可能有不够精确的地方,发现请在 Issue 里指出.
八、更新与反馈
更新不定期 —— 这个仓库跟着我自己的学习进度走,不设固定周期.
有错误、遗漏或更好的组织方式,欢迎开 Issue. 附上文件路径和具体描述就行.
九、致谢
课程框架来自校内课程;教材参考《Python 编程: 从入门到实践》与《程序设计导论: Python 语言实践》.