python的用处多吗,可以给一个学习路线吗?

  步骤1:设置你的机器环境

python的用处多吗,可以给一个学习路线吗?

  现在你已经决心要好好学习了,也是时候设置你的机器环境了。最简单的方法就是从Continuum.io上下载分发包Anaconda。Anaconda将你以后可能会用到的大部分的东西进行了打包。采用这个方法的主要缺点是,即使可能已经有了可用的底层库的更新,你仍然需要等待Continuum去更新Anaconda包。当然如果你是一个初学者,这应该没什么问题。

  如果你在安装过程中遇到任何问题,你可以在这里找到不同操作系统下更详细的安装说明。

  步骤2:学习Python语言的基础知识

  你应该先去了解Python语言的基础知识、库和数据结构。Codecademy上的Python课程是你最好的选择之一。完成这个课程后,你就能轻松的利用Python写一些小脚本,同时也能理解Python中的类和对象。

  具体学习内容:列表Lists,元组Tuples,字典Dictionaries,列表推导式,字典推导式。

  任务:解决HackerRank上的一些Python教程题,这些题能让你更好的用Python脚本的方式去思考问题。

  步骤3:学习Python语言中的正则表达式

  你会经常用到正则表达式来进行数据清理,尤其是当你处理文本数据的时候。学习正则表达式的最好方法是参加谷歌的Python课程,它会让你能更容易的使用正则表达式。

  任务:做关于小孩名字的正则表达式练习。

  如果你还需要更多的练习,你可以参与这个文本清理的教程。数据预处理中涉及到的各个处理步骤对你来说都会是不小的挑战。

  步骤4:学习Python中的科学库—NumPy, SciPy, Matplotlib以及Pandas

  从这步开始,学习旅程将要变得有趣了。下边是对各个库的简介,你可以进行一些常用的操作:

  根据NumPy教程进行完整的练习,特别要练习数组arrays。这将会为下边的学习旅程打好基础。

  接下来学习Scipy教程。看完Scipy介绍和基础知识后,你可以根据自己的需要学习剩余的内容。

  这里并不需要学习Matplotlib教程。对于我们这里的需求来说,Matplotlib的内容过于广泛。取而代之的是你可以学习这个笔记中前68行的内容。

  最后学习Pandas。Pandas为Python提供DataFrame功能(类似于R)。这也是你应该花更多的时间练习的地方。Pandas会成为所有中等规模数据分析的最有效的工具。作为开始,你可以先看一个关于Pandas的10分钟简短介绍,然后学习一个更详细的Pandas教程。

  步骤5:学习Scikit-learn库和机器学习的内容

  现在,我们要开始学习整个过程的实质部分了。Scikit-learn是机器学习领域最有用的Python库。这里是该库的简要概述,这些课程包含了机器学习的概述,同时介绍了像回归、决策树、整体模型等监督算法以及聚类等非监督算法。你可以根据各个课程的任务来完成相应的课程。

  西线学院还为大家整理了一套非常齐全的Python学习视频课程资料}

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