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Python入门必看书籍推荐! 刚开始学习Python可能会有点困难,但别担心,我有几本觉得非常不错的入门书籍推荐给你!这些书针对不同阶段的学习者,特别适合初学者。 基础入门:《Python编程:从入门到实践》 这本书真的是为完全没有编程基础的人量身定做的。书很厚,但每一章都讲得很详细,从最基础的定义到实际编程案例都有清晰的说明。而且作者还特别贴心地提到了未来可能会遇到的一些注意事项,真的很贴心! 机器学习:《机器学习实用指南》 这本书的特点是言简意赅,没有太多复杂的数学公式推导,语言通俗易懂。即使你数学基础不太好,也能轻松看懂。这一点在现在的很多教材中是很难找到的。 数据处理:《pyspark实战指南》 这本书用详尽的例子介绍了如何使用Python来调用Spark的新特性,处理结构化和非结构化的数据。还介绍了如何使用PySpark中的一些基本数据类型,生成机器学习模型、操作图像、阅读串流数据以及在云上部署模型。 数据分析:《利用Python进行数据分析》 这本书几乎是数据分析入门的必读书籍。主要介绍了Python的三个库:numpy(数组)、pandas(数据分析)和matplotlib(绘图)。每一部分都有详细的讲解和实例。 网络爬虫:《Python网络数据采集》♥️ 如果你只想做数据采集,这本书就足够了。书中介绍了各种爬虫方法,基本能满足你的需求。接下来就是具体练习和实操了。 web开发:《flask web开发》 这本书是实战型的,特点是能在短时间内教你做出一个可运行的程序。虽然各部分内容的深度讲解有限,但相对于教材型书籍来说,实战型书籍更适合初学者。
Python入门:易学易用 Python简介 Python是一种高层次、解释型、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。它的设计初衷就是为了让程序员能够轻松阅读和理解代码。相比其他语言,Python的语法结构更简洁,阅读起来更清晰。 Python的特点 易于学习:Python的关键字较少,结构简单,语法明确,学习起来非常容易。 易于阅读:Python代码定义得更清晰,阅读起来更直观。 易于维护:Python的源代码维护起来相当容易,这也是它的一大优势。 广泛的标准库:Python拥有丰富的库,支持跨平台,从UNIX到Windows再到Mac,都能很好地兼容。 互动模式:Python支持互动模式,你可以从终端输入代码并立即获得结果,方便测试和调试。 可移植:Python基于开放源代码,可以被移植到许多平台上。 可扩展:如果你需要运行速度更快的代码,或者想编写一些不愿公开的算法,可以使用C或C++完成,然后从Python程序中调用。 数据库接口:Python提供所有主要的商业数据库接口。 GUI编程:Python支持GUI编程,可以创建和移植到许多系统调用。 可嵌入:你可以将Python嵌入到C/C++程序中,让你的程序用户获得“脚本化”的能力。 入门示例 最后来一句经典的“Hello, World!”: print("Hello, World!") 希望这段简单的介绍能让你对Python有一个初步的了解,激发你对编程的兴趣!
新手必看!清华教授荐Python教程 Python入门虽然看似简单,但许多新手在基础安装阶段就遇到了困难。大多数教程对基础内容的讲解不够深入,导致新手们常常对一些基础知识一知半解,需要在网上查询很久。 扎实的基础知识对后续的学习和工作至关重要。这套400集的Python视频教程从易到难,涵盖了所有常见的疑难点,解答比培训机构更详细。此外,还配套有Python手册,详细讲解了最基础的编程环境搭建,超过200页的详细内容!其他基础语法、函数、模块和包也都有一一解答。非常适合新手! Python解释器易于扩展,可以使用C或C++(或其他可以通过C调用的语言)扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。 希望这些资源能帮助到大家!
研究生如何高效入门机器学习?三点建议! 八月下旬了,很多研究生同学已经开学,逐渐进入科研状态。机器学习在各个学科中应用广泛,大多数同学或多或少都会接触到。那么,如何快速入门机器学习并灵活运用呢?以下是一些建议: 1️⃣. 快速入门,收获成就感 入门机器学习要快,这样才能让自己有收获感。有些同学学习Python语法用了半年,问她为什么这么久,她说这个学了忘了又回去看一遍,那个高级结构没掌握又去找教程了。其实,Python语法永远学不完,这是一门发展的语言,就像汉语一样。学会一些基础操作就可以了,忘记了就搜一下某个知识点,不要完整去看视频教程,很浪费时间。 2️⃣. 过程曲折,结果美好 从Python入门开始,你会遇到各种语法问题,按照什么教程学习,学到什么程度,总感觉自己学了没用。这个时候,记住先往下写,不要觉得自己没有收获和进步。你现在打下的基础,都会是后面发生质变的前提条件。很多同学说自己卡住了,不能往下做了,那些代码看不懂。面对新的东西,我们可能会恐惧,然后就没有耐心去观察和一步一步看代码。其实一点一点来,用GPT辅助学习,你就能慢慢看懂各行代码了。 3️⃣. 抓大放小 人的学习能力和时间是有限的。简单理解为掌握的知识=学习能力✖️学习时间✖️学习效率。学习能力短时间内变化不大,学习时间和学习效率是我们所能掌控的。要想快速学会一个东西,必须得投入时间精力,以及有一个良好的学习状态。但一个新事物总归是新东西,你会遇到很多问题,这时候不要盯着某个Python语法问题,先想大的问题,再思考具体的问题。 研究生阶段很漫长,机器学习可能只会占据你一两个月的时间来入门,但这种学习思想对于以后的学习能力提升都是有帮助的。
这个小短篇还不错 反正嗦个粉的时间就看完了 心机会撩攻x老实人受 「Python入门指南」
大学生必学的7个技能,轻松提升竞争力! 𘠧苦能:Python入门指南 学习资源:中国大学MOOC上有很多免费的国家级编程课程,特别适合初学者。 实践网站:菜鸟教程提供详细的图文教程,内容丰富,排版舒适。 𘠦影技巧:从零开始拍大片 灵感来源:周于斯的街拍风格,即使没有专业设备也能拍出大片感。 实战教程:皮蛋日记从构图到修图,提供60个实战技巧,适合新手。 𘠨熩⑥:快速掌握剪辑技巧 教学视频:百万剪辑师混剪大咖,详细讲解每个剪辑细节。 友好教学:GenJi的PR、AUAE全能剪辑教学,对0基础也非常友好。 𘠨𑨯升:从音标到流利口语 音标教学:英语兔从音标开始,循序渐进提高英语水平。 口语练习:暴击口语提供美式和英式口语练习,随意切换。 𘠐S技能:从零到大师 PS教程:李涛的PS教程,深入浅出,适合所有水平。 小白教程:敬伟PS从安装软件开始,提供大量实战案例。 𘠐PT技巧:一分钟搞定PPT 高效学习:PPT之神的1分钟学PPT技巧,干货满满。 审美提升:旁门左道PPT教你用插件和AI装饰PPT,提升审美。 𘠗PS技能:轻松应对考试 趣味教学:小破站标学教育石头老师的课程有趣易懂。 真题讲解:小破站标学教育董老师的真题讲解,帮助巩固基础。
Python入门:概念语法详解 探索Python编程世界的第一步,让我们从基础概念和语法开始! 变量和数据类型:了解Python中的变量类型,如整数、浮点数、字符串等,以及如何声明和操作它们。 条件语句:学习如何使用if-else语句来根据条件执行不同的代码块。 循环:掌握for和while循环,用于重复执行代码片段。 列表和字典:探索Python中的数据结构,包括列表和字典,了解它们的创建、访问和修改方法。 函数:学习如何定义函数,以及如何调用它们来执行特定的任务。 异常处理:了解try-except语句,用于捕获和处理程序运行时可能遇到的错误。 模块和库:引入模块和库的概念,以及如何导入和使用它们来扩展Python的功能。 输入和输出:掌握如何在Python程序中获取用户输入和显示输出。 这些是Python编程语言的基础概念和语法要点。通过阅读官方文档、教程或参加在线课程,你可以进一步深化对Python的理解。通过编写小程序和练习,你的编程技能将得到不断提升。随着时间的推移,你将能够更熟练地处理各种编程任务。 下一节,我们将深入探讨Python的变量和数据类型,敬请期待!
大佬他是真的想教会你 Python入门级教程全球热门的微博视频
大学生暑假一个月机器学习速成攻略 暑假到了,很多大学生都想利用这个时间深入学习机器学习。考虑到大家平时可能没有那么多时间集中学习,我特意整理了一份速成教程,帮助你在一个月内快速入门机器学习。 砧쬤𘀦ython入门(约一周到两周) 视频教程:推荐观看Python-子木的视频,主要学习输入输出、注释、变量类型、运算符、选择结构、循环嵌套结构、列表、元组、字典、集合、函数、文件读取等基础内容。 参考资料:可以参考《王者归来》这本Python教材,但不建议全本书都看。视频中不懂的地方可以参照课本。廖雪峰的网站和菜鸟教程也是不错的文档参考。 练手项目:推荐几个经典的小项目,如水仙花数、斐波那契数列、三个数关系比较、金字塔等。这些项目主要是为了训练编程思维。 第二步:机器学习基础(约两周到三周) 视频教程:可以先看吴恩达的视频,然后参考周志华的《机器学习》视频和配套的《西瓜书》。重点掌握线性回归、PCA、KNN、SVM、Kmeans、Logistic回归、RF、Ridge、正则化、GBRT、XGBOOST等算法,并了解避免过拟合的技巧。 机器学习库:需要掌握四个基本库和一个核心库,具体可以参考我往期的帖子《研0机器学习快速入门路线》。 练手项目:参考我往期的帖子《最全面的机器学习资料》,选择三四个项目进行练习。不要过度沉迷于练习题,而是要用机器学习来解决实际问题,如交通流预测、GDP预测、病人分类等。 ᠥ㫯机器学习入门并不难,但要学好需要长期思考和练习。多应用于实际问题,积累更多经验。 对于深度学习,推荐使用游戏本,Macbook虽然轻薄,但很多程序不如Windows。对于超大模型,可能需要用到服务器,一般课题组都会有服务器供使用。市面上的性能本一般都不太理想,大厂的游戏本除了重,没有太大缺点。 最后,祝大家学习顺利,坚持一个月学会机器学习!ꀀ
数据分析入门指南:别走错方向! 有些人天生就是数据分析师的材料!如果你能在年轻时早点确定人生方向,那真的能少走很多弯路。下面是我整理的零基础入门数据分析的学习路线,希望对你有帮助(附上学习资料哦)。 一、数据分析思维与模型 首先,你得打好基础,从思维和方法论开始。这是你未来建房子的地基。 学习内容: 各种数据分析方法 课程: 《数据分析思维提升教程》.MP4 书籍: 《数据分析方法论》.PDF等 重点: 掌握各种数据分析方法和模型,并在实际项目中熟练运用。 二、掌握实操工具,提升分析效率 ️ Excel数据分析 学习内容: Excel数据处理 课程: 《Excel基础操作》.MP4 书籍: 《数据分析常用的36个函数》.PDF等 重点: 掌握字段查看与增删移、数据清洗、各类函数、透视表、可视化。 SQL数据库语言与原理 学习内容: DDL操作、DML操作、DQL操作、MySQL高级操作 课程: 《SQL3小时快速入门》.MP4 书籍: 《SQL必知必会》.PDF等 重点: 掌握数据库原理与SQL语言,能进行数据获取、查找与清洗。 Python数据分析 学习内容: Python入门、Numpy模块、Pandas模块 课程: 《Python数据分析入门》.MP4 书籍: 《Python背记手册》.PDF等 重点: 掌握Python语言,掌握机器学习尤其是算法,然后通过Python来完成算法实现,掌握大数据平台知识。 三、进阶学习 数据分析是一个可以零基础入门但天花板极高的科目。如果你想从数据分析助理开始,那么学好数据分析方法论与思维、统计学、Excel、SQL就完全可以胜任,并在工作中不断精进,进一步学习Python、数据挖掘等。 总结 笔记中提到的所有学习资料都打包好了,努力前行吧!希望这些建议能帮到你,祝你早日成为数据分析领域的佼佼者!
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