从来没有学习过编程的你该如何入门Python?

python 少儿编程 课程设计,少儿编程python课程体系 在计算机中,整数、浮点数字、字符串等所有的数据,都会被转换为二进制数值进行处理,处理完成后再转换为你想要的信息。这就是我们今天学的第二个函数 —— input(),主要作用是让用户输入某个内容并接收它 —— 比如注册时需要填写账号密码,你就可以用 input() 搞定:ID = input('请输入你的ID:')其实,早在小学的数学课上,你就开始使用 变量 的概念了。比如「鸡兔同笼」问题中,你可以"设鸡的数量为 x,兔子的数量为 y ”, x、y 就是变量,:x = 鸡的数量。 阅读详情

其实对于题主的“毫无基础”这个描述,每一个人的情况都是不同的。部分同学在接触Python之前可能学习过C、C++或者java,那么这些同学对于编程的基本认识还是有的,如、函数、类、循环语句、判断语句等等,在这种有基础的情况下入门Python还是很简单的,Python的基础语法和C、C++或者java都是相通的。

常年霸榜编程语言占用榜的前三甲我们可以看一个Python和Java各自定义一个for循环的例子,Python定义for循环代码如下:

for i in range(1,10):
    print(i)

Java定义for循环代码如下:

public class Test {    
        public static void main(String[] args) {
                 for(int x = 10; x < 20; x = x+1) {
                           System.out.print("value of x : " + x );
                                     System.out.print("\n");
                     }
          }
}

不难看出,java和Python的语言逻辑还是很相似的,只要学会了java转战Python还是很简单的。

如果你之前从来没有学习过编程呢?啥基础都没有,连最基本的变量、赋值、数值运算都不会,那么把Python当做你的第一门编程语言也是相当不错的。我们可以看看Python相比于C、C++、Java这几种语言有什么优势:

  • 简单易于学习,我认为Python相比于其他语言最大的优点就是易于学习,使用Python你只需要专注于程序逻辑的构建,这能节省大量的时间,同时也能降低大量的应用程序的维护成本。
  • 丰富的第三方库,Python的另外一个大优势就是拥有丰富的第三方库,这些第三方库不仅提供了各种问题的解决方法(比如针对高维度矩阵运算的、针对数据分析的pandas、针对数据可视化的matplotlib、针对机器学习的Scikit-Learn)关键是这些库都是免费使用的,直接通过pip命令就可以获取。
  • 开放的社区,Python的用户基数非常大,那么针对Python的社区也很多,你用Python遇到的问题几乎都能在社区上找到解决的办法。

那么入门Python应该先学什么知识点呢?因为现在Python能完成的工作实在是太多了,网上的教程涉及的内容也很广但是都没有很深入大多都是蜻蜓点水,一带而过。我下面列举了入门Python必须掌握的知识点:

  • 安装Python、理解Python的
  • 掌握Python的变量、赋值、数值运算
  • 至少掌握一种Python的循环语句、分支语句
  • 熟练使用Python的四大数据结构(集合、列表、字典、元组)
  • 熟练掌握Python中的函数、类的定义和使用
  • 各类文件的读写操作
  • 熟练处理Python的异常
  • 掌握如何安装第三方库,以及常用的第三方库的api

说了这么多Python的优点那么你该如何入门Python呢?

绝大部分人入门Python都是买一本Python相关的入门书,照着书上的学习路径一点一点的学习,把书上的代码都敲一遍。但是这样的学习方法,不仅耗费时间,很难把握重点,而且市面上Python入门书籍良莠不齐,虽说是入门书籍但是学完整本书也只能学到一点皮毛。

跟着书本学习还有一个致命的缺点就是如果书上的某些代码报错了,或者不能理解,你就会大概率被卡在那个知识点。所以对于入门Python,我更加推荐跟着视频课程学习。

我认为相比于书本上的文字,视频更容易被人理解和接受,而且视频课一般比较口语化没有书本上那么官方,相对于一些比较难懂的知识点小白更容易接受。

 最后

为了帮助大家更好的学习Python,小编给大家准备了一份Python学习资料,里面的内容都是适合零基础小白的笔记和资料,不懂编程也能听懂、看懂,需要获取方式:扫描下方即可获取。

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计量经济学tempdisagg的python库:年度时序变月度 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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