为什么自学Python看不进去?

首先学习python一定要以实用性为导向!盲目看教程,结果大多是浅尝辄止,从入门到放弃。

我想告诉你我的经验,如何在一个月内入门python!

1、【why】 你为什么要学习python?

爬虫?数据分析?机器学习?又或者其它?

在找一本python教程准备啃之前,一定要问问自己,我为什么要学习python?

python在近几年越来越受追捧,很多童鞋或者职场小伙伴想要提升技能-学习python。这是非常好的事情,但问题在于很多人不知道学python做什么,所以什么零碎细末、艰难晦涩、长篇大论的都去看,很容易陷入学不下去的困境。必须要有针对性、选择性地学!

针对性学习宗旨是按需去学,学以致用

想成为木匠,才去学习用刨子、用车床,一个砖瓦匠就没必要瞎费这功夫。同理,当你对网络爬虫感兴趣,并且有爬一个网页的冲动,这时候去学python是最容易上手的。

我是做数据分析工作,学python的初衷是想利用python强大灵活的数据分析能力。python做数据分析对语法的要求并不高,只要能理解基本的逻辑结构、数据类型、数据结构、运算符、函数、库,就可以运用到实际项目里。所以我就没必要花很大功夫在诸如类、web编程、模块、线程等数据分析不常用的功能上面,如果真遇到这些内容,我再去查资料搞清楚。

2、【what】选择什么样的教程学?

在明确自己为什么学python后,要选择合适的书籍教程。不可否认,市面上已经有太多python入门书籍,以及更多的网络教程。我推荐给大家python官方文档不久前该文档已经汉化,大家可以很方便的去学习最新最全的python知识。如果你有能力阅读英文文档,那就选英文文档,毕竟第一手的内容更专业。

当然,官方文档知识点太多,初学者很难找到要学的内容,这时你需要查查各个专业领域的python要求。

如果你是要准备从事数据科学,不妨去kaggle数据科学微教程看看,里面会讲到数据科学需要的python知识,然后对照着一个知识点一个知识点地啃python官方文档。

如果你要做爬虫工作,不妨在网上买一本评分高的python爬虫书籍,一般来说里面会有python基础部分,同理你只要在官方文档里找这部分知识学习。

针对性地在官方文档里学习python知识,不仅节省时间,而且你会发现更容易理解,因为你是带着问题去学习的。

3、【how】怎么去学习python?

其它回答里也提到了在重复练习中学习python,这点我是非常认同的。输出是最好的输入,编程语言虽然注重逻辑,但更需要学习者不断地动手敲代码。

从一开始,你要学会如何搭建python环境,选择什么样地开发环境(IDE)。这些都可以去网上查,慢一点的折腾两三天,快一点的一天不到就能搞定。总之,这是学习python的第一步,也是练习的开始。

对于官方文档的每一段代码,我建议都动手亲自敲一遍,比如你看到字符串这一节,在理解了字符串定义后,文档会给出示例代码和运行结果:

照着示例代码,在你的编程环境中实践,千万不要复制黏贴,对自己的火眼精金过度自信并不是一件好事。

4、【when】如何制定时间学python?

学习python切忌拉很长战线。

制定的计划时间越长,人的惰性、拖延就会冒出来。

我的建议:

  • 制定5~8周的学习计划
  • 一周学习5天
  • 每天3小时左右

理由是:

  • 时间不长1~2个月,比较容易坚持
  • 符合一门大学课程的学习周期
  • 短时间高密度的学习有利于形成知识的连贯性,对python理解也会更加深入

当然,这中间需要监督机制,你可以在社交平台打卡,可以制定自己的学习课程表,也可以和朋友一起学习。

结合网上资料和python官方文档,整理一份30天python 学习计划,供大家参考。

第1天

第2天

第3天

第4天

第5天

第6天

第7天

第8~9天

第10~12天

第13天

第14天

第15~16天

第17~19天

第19~20天

第21天

第22~23天

第24天

第25~30天


最后给大家推荐一下我的公众号:Python联盟

欢迎大家关注~

<think>好的,用户想要获取Python数据科方向的习路线和自学教程。我需要根据提供的引用内容来整理出一个结构清晰的回答。首先,用户提到了三个引用,其中引用[1]列举了几本相关的书籍,引用[2]和[3]提到了视频教程和其他资源。需要把这些资源整合到习路线中。 首先,确定习路径的几个阶段:基础语法、数据处理与分析、机器习、深度习、项目实践。每个阶段需要推荐相应的书籍、视频和实战练习。例如,基础部分可以推荐《Automate the Boring Stuff with Python》和小甲鱼的视频。数据处理方面,引用[1]中的《Python for Data Analysis》是关键,同时引用[3]提到的图文教程和库资料也需要包含进去。机器习和深度习部分则引用[1]中的相关书籍,如《Hands-On Machine Learning》和Chollet的深度习书。 另外,用户需要自学教程,所以视频资源如网易云课堂、Bilibili的小甲鱼课程应该被提及。引用[3]中的Python中文库资料和MySQL等补充材料也要加入。最后,项目实战部分需要结合真实数据集,比如Kaggle,并推荐参与社区,保持持续习。 需要注意回答的结构要清晰,分阶段说明,每个阶段包含书籍、视频、实战练习,并正确标注引用来源。同时,按照系统指令,数公式用$...$,但在这个问题中可能涉及较少,但如果有的话要正确应用。最后生成相关问题,比如习资源、数基础、时间规划等。</think>### Python数据科习路线(分阶段详解) #### 一、基础语法阶段(1-2个月) 1. **核心教材** - 《Automate the Boring Stuff with Python》[^1]:通过实际案例快速掌握基础语法 - 习重点:变量/循环/函数/文件操作/正则表达式 2. **视频辅助** - 小甲鱼《零基础入门Python》[^2]:B站播放量超千万的互动式课程 - 配套练习:建议每章完成10个以上代码练习 3. **实战验证** - 完成豆瓣电影爬虫、Excel数据清洗等小型项目[^3] - 推荐平台:Codecademy/Python官方Tutorial #### 二、数据处理与分析阶段(2-3个月) 1. **Numpy/Pandas核心** - 《Python for Data Analysis》:O'Reilly经典教材,重点掌握: $$ \text{DataFrame操作} = \sum_{i=1}^n \text{apply}(f(x_i)) $$ - 关键技巧:数据透视表/时间序列/缺失值处理 2. **可视化工具链** - Matplotlib/Seaborn:绘制直方图、热力图等 - 案例:用$y=sin(x)+ε$生成模拟数据并可视化 3. **数据库交互** - SQL基础+Python操作MySQL[^3] - 练习:从数据库提取数据生成分析报告 #### 三、机器习阶段(3-4个月) 1. **算法基础** - 《Hands-On Machine Learning》:涵盖监督/非监督习 - 重点推导:线性回归的$θ=(X^TX)^{-1}X^Ty$闭式解 2. **Scikit-learn实战** - 完成鸢尾花分类、房价预测等经典案例 - 掌握交叉验证、网格搜索等技巧 3. **特征工程** - 标准化处理:$x' = \frac{x-μ}{σ}$ - 实践:Kaggle泰坦尼克生存预测项目 #### 四、深度习阶段(2-3个月) 1. **TensorFlow/Keras** - 《Deep Learning with Python》[^1]:François Chollet原著 - 实现MNIST手写识别:准确率可达99%+ 2. **神经网络基础** - 理解反向传播:$\frac{∂L}{∂W} = δ \cdot a^{T}$ - 可视化工具:TensorBoard 3. **实战项目** - 使用预训练模型(如ResNet)进行迁移习 - 部署模型到Flask/Django Web应用 #### 五、持续提升路径 1. **大数据扩展** - 习PySpark处理分布式计算[^3] - 掌握Dask并行处理技术 2. **社区参与** - 贡献开源项目(如Pandas/Numpy) - 定期参加Kaggle竞赛 3. **知识管理** - 使用Jupyter Notebook建立代码库 - 编写技术博客记录习心得 ```python # 示例:Pandas数据清洗模板 import pandas as pd def clean_data(df): df = df.dropna() # 处理缺失值 df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s') # 时间转换 df = df[df['value'] < df['value'].quantile(0.95)] # 剔除异常值 return df ```
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