Python入门基础书单——肯定有你想要的！

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VIP免费 原创 最新推荐文章于 2026-09-30 13:30:04 发布 738 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Python自学书单！ 自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。 从 2018 年起，浙江省信息技术教材将不会再使用晦涩难懂的 VB 语言，而是改学更简单易懂的 Python 语言。也就是说，Python 将纳入高考内容之一。 Python已经进入山东省小学教材，小学生都要学Python了？ 这不是天方夜谈， Python进入小学课堂是已经发生的事实， 还在纠结自己要不要学习... 阅读详情

​在Python基础图书中共收录了41本推荐图书，并附上了资源获取的方法。如果推荐的图书对你有帮助，为了更好的学习体验和知识产权的保护，请到正规渠道购买正版书籍。

python学习手册（第4版）

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流畅的python

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Python语言及其应用

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Python袖珍指南第5版

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轻量级Django

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Python编程：从入门到实践

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《从零开始学Python网络爬虫》

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完美Python入门基础知识点总结 附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全： 书单导航页（点击右侧 极客侠栈 即可打开个人博客）：极客侠栈 ①【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全50+本（珍藏版) ②【算法数据结构+acm】从入门到进阶吐血整理书单50+本（珍藏版) ③【数据库】从入门到进阶必读18本技术书籍网盘吐血整理网盘(珍藏版) ④【Web前端】从HT... 阅读详情

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《python数据分析基础教程》 ⼀、导⼊常⽤numpy模块 from numpy import * //可以直接引⽤numpy中的属性XXX import numpy as np //引⽤numpy中的属性⼀定要np.XXX ⼆、常⽤函数以及转化关系 np.arange() 对应 python中的range() np.array() 对应 python中的list np.dtype() 对应 python中的type() tolist()函数可以将numpy数组转换成python列表： 列表转为数组： warning:Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 这个warning主要就是有些函数参数应该是输⼊数组，当输⼊列表时就会警告！！ 三、numpy中数组操作函数 数组组合函数 将ndarray对象构成的元组作为参数输⼊ (1)⽔平组合：hstack((a,b)) 或者concatenate((a,b),axis=1) (2)垂直组合：vstack((a,b)) 或者concatenate((a,b),axis=0) (3)列组合:column((a,b)) (4)⾏组合:row_stack((a,b)) 数组的分割函数 (1)⽔平分割：hsplit(a,3) 或者 split(a,3,axis=1) (2)垂直分割：vsplit(a,3) 或者 split(a,3,axis=0) 四、⽂件处理——os库 1.os.system() 运⾏shell命令 2.os.listdir(path) 获得⽬录中的内容 3.os.mkdir(path) 创建⽬录 4.os.rmdir(path) 删除⽬录 5.os.isdir(path) os.isfile(path) 判断是否为⽬录或者⽂件 6.os.remove(path) 删除⽂件 7.os.rename(old, new) 重命名⽂件或者⽬录 8.os.name 输出字符串指⽰正在使⽤的平台。如果是window 则⽤'nt'表⽰，对于Linux/Unix⽤户，它是'posix' 9.os.path.join() 在⽬录后⾯接上⽂件名 10.os.path.split() 返回⼀个路径的⽬录名和⽂件名 11.os.path.splitext() 分离⽂件名与扩展名 12.os.path.getsize(name) 获得⽂件⼤⼩，如果name是⽬录返回0L 14.os.path.abspath(")获得当前路径 15.os.path.dirname()返回⼀个路径的⽬录名 五、使⽤matplotlib画图(第九章 ) 前⾯⼏个列⼦主要讲解了通过多项式函数通过plt.plot()函数构建绘图，补充⼀下在机器学习中散点绘制 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111) x1=[2, 2.6, 2.8] y1=[2, 2.4, 3] x2=[4,5 ,6] y2=[1.3, 2, 1.2] ax.scatter(x1,y1,s=20,c='red') ax.scatter(x2,y2,s=50,c='blue') plt.show() 另外：做数据分析——sklearn库 from sklearn import preprocessing 数据预处理：归⼀化、标准化、正则化处理 from sklearn import preprocessing preprocessing.normalize(features, norm='l2')//正则化

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