大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python 学习手册pdf的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python 学习手册pdf的解答,让我们一起看看吧。
想学习python计算机语言,自己是零基础,想买一本关于python的书,有哪些推荐?
领基础是零到啥程度嘛!
对于计算机编程有概念不?如果对于编程一点不懂的话!我建议先看看基础的书籍!比如 计算机组成原理,数据结构,C语言程序设计啊!这些先 看看有些概念就好!
python的话,我自己并不熟悉,也没买过书!建议去 京东 淘宝 去搜搜 看看评论和简介!自己看着如果感觉好的话!就可以下手了!书不要买太多,太多也看不完!在那睡觉的!循序渐进就好!
零基础学习的话,直接看视频的效果会更好一些,通过老师的讲解来进行学习,会更加容易理解,入门之后,有了一定的基础,再去看相关的书籍,进行复习和巩固,加深对知识点的理解,查缺补漏。
学习之前先规划好学习路线,自己以后想朝哪个方向发展?Python的就业方向有:web开发,网络爬虫,数据清洗,数据分析,人工智能,算法工程师,运维等。确定方向之后,在看相关的***教程来学习。
以前在“如鹏网”上学习的Python学习路线,还是挺不错的,可以作为学习的参考。从基础到高级,再到都是有的,比较系统。
1、Python基础及数据库基础
2、web前端
3、Python web开发技术,web项目
4、Linux
不用买书了,初学者建议听课。
直接下载【网易云课堂】,或者【腾讯课堂】,搜索Python,肯定不会失望。
听免费的课就行了,讲的很好的。
比如别的回答说的小甲鱼,网易云课堂就有,几年前我开始也是听的这个入门课。
对于零基础的人推荐入门的书有两本:
这两本书籍都是很适合初学者的,尤其是没有任何编程语言基础的。里面知识点简单命了,对于字符串,列表字典等等,就是基础语法讲得非常清楚,就是深入浅出。第一本书每节课后都有习题,而且书里面有配套***,真的很适合初学。第二本书后面有是个小项目,也可以练手用。
这本书,里面有大量的图片,告诉我们就是list不像是C/C++的链表那样,更像是标准库中的vector。
这本书里面前几章讲的都是python的特性,高级特性。迭代器,生成器,原类等等,后面几张有python的最佳时间,还有测试驱动。不过不太适合初学的朋友。是在前几本书之后可以参考学习的书。
下面想跟大家说 一下,python学习的话建议不要上来就看书。首先要做的是,确定自己未来的职业规划,学了这门语言以后是要做web相关的工作还是数据分析还是人工智能等等,这样才能找到自己的学习重点。并且在每一个阶段的时候,要掌握的是什么样的技能,也就是我现在所学的知识点未来可以实现什么样的功能,不然学完了,不知道可以做什么。
网上有很多关于Python基础的书,不过我不推荐你去买书,因为现在关于编程的书太杂也太乱,你买回来看完你也不一定能掌握。
另外问一下你这是兴趣呢,还是以后从事这门行业。如果是兴趣嘛,你可以先了解知识体系框架,[_a***_]再去学习里面的各类函数和库,最后就需要你不断地去练习,多逛逛编程网站的帖子。有问题也可以在上面提。估计太弱智的问题,没人会回答你。但是你可以百度啊。
如果是从事的话,那就要快了,毕竟零基础报个培训班是最快让你掌握的。说错了,语言说掌握太狂了,只能说让你能熟练的操作和如何的实现。
我是兴趣,不打算以后从事这方面的工作了,所以更高深的技术指导不能帮助你了。下面是你可以学习基础的步骤。加油^0^~
从哪本书开始学习Python比较好?
Python作为目前非常火的一门语言,切入进来学习还是相当必要,学习的时候不需要很多书,选择一本就行。
基础不是很好可以用 笨方法学Python 这本书作为入门书籍
希望能帮到你
对于初学者来说,Python还是很友好的,它是最接近自然语言的一种编程语言。
不过对于零基础的小白来说,要感受到Python的友好才能建立学习信心,所以要选对入门书籍。
新手选教材,一定要选择浅显易懂的,切忌选择那种有编程基础的人学习的Python书籍,它们只会不断的给你添堵,然后不断的打击你的自信心。
《与孩子一起学编程》
这本书说是给儿童设计的,所以内容比较生动。非常非常非常简单易懂 不用花太长时间就能看下来一遍。而且里面的例子也很有趣,不像别的书籍里面就是单纯的input一行行代码,结果output一行行文字。
import一个easygui,初学者分分钟做个图形界面出来,对于初学python,成就感up!!!
《笨办法学python》
经典中的经典。
谢邀。从书里去学习Python初衷非常好的,毕竟相对看***,我更建议大家去读书或者直接下载Python,弄个项目然后一步步地学习那是最好的,毕竟授人以鱼不如授人以渔是吧。
虽说是建议从哪本书学习Python,倒还不如说怎么通过看书去学习Python,我个人认为并不是一定要按书里的大纲去慢慢学习Python,要明白,书里的东西非常多,也不是所有都重要,要一时消化是很困难的事情。尤其在初期学习一门编程语言,主要是靠兴趣维持下去,所以一开始学习Python的动力和持续成就感是非常重要的。
从这个角度,我建议在学习Python的时候要带着目的前行,例如我想学习爬虫,那么我会找一个网站,专门针对这个网站去设计这个爬虫程序,又***设我们想学习Web项目,那么我首先我会弄一个很简单的博客,目的是为了可以在博客上写自己文字,这对一个刚会写程序的人是非常具备挑战的,因为一个简单Web程序,就包含了从用户到Web程序,再到服务器的逻辑,麻雀虽小五脏俱全。
那么通过这个思路,我们再来找书就很简单了,我这里推荐的是《Python编程:从入门到实践》,为什么推荐这本书的原因很简单,内容不啰嗦,会直接引导到项目中去。例如最简单的是创建、更新、移动和重命名文件和文件夹,然后在一个文件或多个文件中搜索文本,或者你也可以发送提醒邮件和文本通知,然后自动化填写在线表格等等。
部分大纲如下:
利用webbrowser模块的mapIt.py;
谢谢邀请,学习选择很重要!!!
python之所以火是因为人工智能的发展,个人整理学习经验仅供参考!
感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版,只有纸质的。
第 1章 从数学建模到人工智能
1.1 数学建模第2章 Python快速入门
1.1.1 数学建模与人工智能
1.1.2 数学建模中的常见问题
1.2 人工智能下的数学
1.2.1 统计量
1.2.2 矩阵概念及运算
1.2.3 概率论与数理统计
1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分
2.1 安装Python第3章 Python科学计算库NumPy
2.1.1 Python安装步骤
2.1.2 IDE的选择
2.2 Python基本操作
2.2.1 第 一个小程序
2.2.2 注释与格式化输出
2.2.3 列表、元组、字典
2.2.4 条件语句与循环语句
2.2.5 break、continue、pass
2.3 Python高级操作
2.3.1 lambda
2.3.2 map
2.3.3 filter
3.1 NumPy简介与安装第4章 常用科学计算模块快速入门
3.1.1 NumPy简介
3.1.2 NumPy安装
3.2 基本操作
3.2.1 初识NumPy
3.2.2 NumPy数组类型
3.2.3 NumPy创建数组
3.2.4 索引与切片
3.2.5 矩阵合并与分割
3.2.6 矩阵运算与线性代数
3.2.7 NumPy的广播机制
3.2.8 NumPy统计函数
3.2.9 NumPy排序、搜索
3.2.10 NumPy数据的保存
4.1 Pandas科学计算库第6章 Python数据存储
4.1.1 初识Pandas
4.1.2 Pandas基本操作
4.2 Matplotlib可视化图库
4.2.1 初识Matplotlib
4.2.2 Matplotlib基本操作
4.2.3 Matplotlib绘图案例
4.3 SciPy科学计算库
4.3.1 初识SciPy
4.3.2 SciPy基本操作
4.3.3 SciPy图像处理案例
第5章 Python网络爬虫
5.1 爬虫基础
5.1.1 初识爬虫
5.1.2 网络爬虫的算法
5.2 爬虫入门实战
5.2.1 调用API
5.2.2 爬虫实战
5.3 爬虫进阶—高效率爬虫
5.3.1 多进程
5.3.2 多线程
5.3.3 协程
5.3.4 小结
6.1 关系型数据库MySQL第7章 Python数据分析
6.1.1 初识MySQL
6.1.2 Python操作MySQL
6.2 NoSQL之MongoDB
6.2.1 初识NoSQL
6.2.2 Python操作MongoDB
6.3 本章小结
6.3.1 数据库基本理论
6.3.2 数据库结合
6.3.3 结束语
7.1 数据获取第8章 自然语言处理
7.1.1 从键盘获取数据
7.1.2 文件的读取与写入
7.1.3 Pandas读写操作
7.2 数据分析案例
7.2.1 普查数据统计分析案例
7.2.2 小结
8.1 Jieba分词基础第9章 从回归分析到算法基础
8.1.1 Jieba中文分词
8.1.2 Jieba分词的3种模式
8.1.3 标注词性与添加定义词
8.2 关键词提取
8.2.1 TF-IDF关键词提取
8.2.2 TextRank关键词提取
8.3 word2vec介绍
8.3.1 word2vec基础原理简介
8.3.2 word2vec训练模型
8.3.3 基于gensim的word2vec实战
9.1 回归分析简介第10章 从K-Means聚类看算法调参
9.1.1 “回归”一词的来源
9.1.2 回归与相关
9.1.3 回归模型的划分与应用
9.2 线性回归分析实战
9.2.1 线性回归的建立与求解
9.2.2 Python求解回归模型案例
9.2.3 检验、预测与控制
10.1 K-Means基本概述第11章 从决策树看算法升级
10.1.1 K-Means简介
10.1.2 目标函数
10.1.3 算法流程
10.1.4 算法优缺点分析
10.2 K-Means实战
11.1 决策树基本简介第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 193
11.2 经典算法介绍
11.2.1 信息熵
11.2.2 信息增益
11.2.3 信息增益率
11.2.4 基尼系数
11.2.5 小结
11.3 决策树实战
11.3.1 决策树回归
11.3.2 决策树的分类
12.1 朴素贝叶斯简介第13章 从推荐系统看算法场景
12.1.1 认识朴素贝叶斯
12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程
12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点
12.2 3种朴素贝叶斯实战
13.1 推荐系统简介第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
13.1.1 推荐系统的发展
13.1.2 协同过滤
13.2 基于文本的推荐
13.2.1 标签与知识图谱推荐案例
13.2.2 小结
14.1 初识TensorFlow
14.1.1 什么是TensorFlow
14.1.2 安装TensorFlow
14.1.3 TensorFlow基本概念与原理
14.2 TensorFlow数据结构
14.2.1 阶
14.2.2 形状
14.2.3 数据类型
14.3 生成数据十二法
14.3.1 生成Tensor
14.3.2 生成序列
14.3.3 生成随机数
14.4 TensorFlow实战
希望对你有帮助!!!
贵在坚持,自己掌握一些,在工作中不断打磨,高薪不是梦!!!
作为一名没有基础的Python小白,可以先开始阅读《零基础入门学习Python》,看几天后,初始Python的基本语法、列表和字典、包和模块等概念。推荐这本书作为入门,书籍是基于Python3作为开发语言,具有时效性;语言轻松易懂;一边抄代码一边学语法,3天即可以稍微上手Python。
在阅读书籍期间,还可以参考***教程,配置好Python的运行环境。在win7环境下,安装了Python3.6,Anaconda3,PcCharm,后来才发现,只需要下载一个Anaconda3就可以,熟悉Python的运行环境,熟悉pip、conda等命令的用法、第三方包的安装。
此外,还配置了MySQL、N***icat、PowerBI等相关软件。现在想想,有点多余了,其实暂时是用不到的。但在做项目的时候,终会用到。
另外,对于Python新手,在刚开始学习Python的时候,总会遇到这样的一个问题:学习了相关教程,也明白相关的规则,但是给出一个功能,却无从下手,不知道怎么去实现,或者知道怎么去实现,就是写不出来,这个问题该如何解决呢?
一般可以在网上找一些大型项目进行练习,多看多练多总结,就能熟练掌握Python,形成更优化的Python思路。当然了,这个比较麻烦。
但是,如果参加培训学习,这个就比较简单了,往往[_a1***_]教学中会包含这一项,Python学员可以先自己写一遍,然后再听老师的讲解,通过对比,找到疑惑点和不足之处,然后进行思路和项目的优化。
总之,Python开发的前景是非常好的。如果确实不知道怎么办,可以选择专业的学习方式,先去试听看看,只有这样,你才能知道这个学习班是否真正适合你,才能知道你是不是适合学Python技术,才不至于浪费时间、金钱和精力。
到此,以上就是小编对于python 学习手册pdf的问题就介绍到这了,希望介绍关于python 学习手册pdf的2点解答对大家有用。