大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python视频资料的问题，于是小编就整理了4个相关介绍学习Python***资料的解答，让我们一起看看吧。
- 每天学Python进阶1小时，学会args+kwargs资料很难吗？
- 用python做机器学习有哪些资料推荐？
- 想学python桌面编程，有哪些教学资料适合学习？
- 用Python进行数据分析，不懂Python，求合适的Python书籍或资料推荐？
每天学Python进阶1小时，学会args+kwargs资料很难吗？
肯定是可以的。
学习贵在坚持。每天一小时虽然不多，但也不算少。如果每天都能坚持下来去学习一小时的Python，经过几个月时间就会有很明显的变化，要理解这些东西不是难事。
当然，再坚持花时间的同时，还需要讲究使用的学习资料和学习方法，达到事半功倍的效果 反之事倍功半就太浪费时间了。
总之坚持去学吧，祝你获得想要的知识，达到想去的高度！
用python做机器学习有哪些资料推荐？
sklearn, 去***下载，里面讲解非常详细，同时还要学习一个pandas，numpy，matplotlib。***的话直接在爱奇里搜机器学习，有一个免费的系列***，希望能帮助到你。记住，是免费的。
如今确实挺多诸如数据分析、机器学习的岗位选择使用python做开发的多，那么，如果是想从事机器学习开发的话，该如何起步呢？
要想把机器学习用起来，就得先掌握python的基础，诸如import、对象等的一些概念和使用要了然于心，否则基础不扎实的话，就会面临很多琐碎的问题。对于python基础的掌握，推荐慕课网教程，个人听过感觉还不错。 当然，书籍方法的话推荐《Python编程 从入门到实践》，此书可以充当字典，遇到不会的可以多翻翻。
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数学运算，像大部分机器学习的开发者都熟悉的Scikit Learn包一样，里面封装了很多算法，可以让我们事半功倍。但也相应的需要我们花时间去了解里面包的使用，在这里推荐去***看（），里面也提供了很多例子供我们参考和研习。当然，也可以购买相应的书籍，这里推荐《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》。此书涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。
机器学习需要使用的算法是很多的，虽然前辈们已经为我们留下了各种包方便我们使用，但真正解决机器学习开发者级别的，还在于内功的深厚，也就是算法。 只有真正的弄懂了算法，在开发的过程中才能真正的知其然而又知其所以然。 懂得了算法，你才能知道为什么需要这样做，为什么那样做会产生那样的结果，如何更好的调参等。 如果没有算法做铺垫，很快就会迷失在调包的迷雾中，很难更近一步的往上。 在这里，推荐你去看吴恩达机器学习课程，这门课程在网易公开课上也有。 同时，也建议你去看机器学习的入门教材，也就是周志华出的《机器学习》，此书对于新手来说也算是一件宝物。在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：此书介绍机器学习的基础知识；讨论了—些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）后期还涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
想学python桌面编程，有哪些教学资料适合学习？
你说的是python的桌面GUI编程吧，目前来说，比较流行的有3种方式，分别是tkinter，wxpython和pyqt，下面我简单介绍一下这3种方式，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.tkinter：这个是python自带的一个简单的开发桌面GUI程序的包，对于一些简单的应用来说，可以考虑使用这个包，简单快捷、容易上手，这里学习的话，可以参考网上的一些教程，但如果想深入了解的话，建议学习一下官方的文档，比较详细：
程序运行截图如下：
2.wxpython：这是一个跨平台的python GUI开发工具包，对于中小型项目来说，使用这个包完全可以，有许多现成的控件可供使用，网上也有许多相关的教程和资料，像，官方文档等，比较详细，安装命令“pip install wxpython”：
wxpython测试代码：
用Python进行[_a***_]分析，不懂Python，求合适的Python书籍或资料推荐？
你要偷偷学python然后惊艳所有人，最近被这句话***了，python在数据分析中可以极大的减轻我们的工作量，刚好我最近在收集这方面的资料，有一个我正在学习，感觉很不错，很适合我们这种没有基础小白，希望我们一起努力呀~
零基础学Python：
还是看书吧，从个人经验来说，读书的体系化是碎片式学习不能比的。自己看的书:
1.python3快速入门与实战
2.python数据科学指南
3.机器学习实战(基于sklearn)
1、Python自身的优势。
Python简单易学可读性强，一段好的代码，阅读起来像是在读一篇外语文章，可以使你只关心完成什么工作任务，而不是纠结于Python语法。除此之外，它还拥有非常多优秀的库可用于数据分析，目前超过125,000的第三方Python库，对于像pandas，NumPy和matplotlib这样以数据为中心的库，任何懂Python语法规则的人都可以操作部署。最重要的是它是免费开源的！！
2、Python与其他数据分析工具的对比。
（1）Python处理Excel表格，是通过调用模块，处理这些数据并生成报表。相比Excel，Python能够处理更大的数据集；能够更容易的实现自动化分析；能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。
（2）相比spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析；而Python能够处理复杂的数据逻辑，因此在这些场景的使用更有优势。
（3）相比R语言，Python的机器学习库只有一个sklearn ，所有的机器学习方法都集中在这一个库中，而R语言,我不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库，R语言中的机器学习方法是如此的分散，以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升，有一些曾经只使用R的人在转向Python，投入到一个呈现上升趋势的技术中，未来才会更加宽广。
（4）相比上述的几个工具,，Python在做机器学习、网络爬虫、大数据分析时更加的得心应手。目前很多数据科学方面的应用都可以轻松使用Python实现。包括数据搜集，清洗，整理，可视化，机器学习，人工智能，开发，运维等。所以光一个Python就可以做到全套服务。
综合选择Python做数据分析是很好的选择，可以看一下相关课程了解一下
Python 的学习资料很多，可以在网上查看一些学习资料，也可以在不同的***网站上，跟着学习***学习，这里小编推荐B站，或者网易云课堂，上面都有很多python方面的学习***，当然，现在头条上面也有很多python方面的学习资料，推荐先从基础知识学习，关于数据分析，需要学习pandas，以及numpy 等第三方科学计算库，使用以上2个库，在数据分析中可以大大降低数据分析的成本，当然头条或者B站关于这方面的知识也很多
到此，以上就是小编对于学习python***资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python***资料的4点解答对大家有用。
