零基础学习 Python 之前期准备

零基础入门Python
本文详细介绍Python学习路径,涵盖基础知识、应用场景及开发工具选择,适合零基础学员。

写在之前

欢迎大家来到我的 “零基础学习 Python” 系列,在这里我将从最基本的 Python 写起,然后再慢慢涉及到高阶以及具体应用方面。我是完全自学的 Python,所以很是明白自学对于一个人的考验,所以在这里我会尽我最大的努力,把 Python 尽可能简单的表述清楚,让更多想要学习 Python 的朋友能够入门。同时写这个教程也算是对自己之前所学知识的一个巩固和提高,喜欢的朋友们可以点个关注,有问题欢迎随时和我交流。

为什么要学 Python ?

学习一个新东西之前,其实我们都应该仔细的想想我们为什么要学。世界上的编程语言那么多,你为什么非得学 Python?是因为最近 Python 大火跟风学,还是因为你想以后从事此类工作,如果只是漫无目的的学,驱动力很低,很难真正的学进去,更不用说学懂了。就比如我学 Python 就是为了能够以后从事数据分析相关的工作, Python 在这方面得天独厚的优势让我拥抱它。

在学习了 Python 之后,惊为天人,竟然还有这么简洁的编程语言,代码之短直接完爆 C / C++ 和 JAVA 之流(我这里没有贬低这三种语言的意思),人生苦短,我用 Python 绝对不只是说说而已,Python 能够很大的提高开发效率,能够让你的人生除了工作以外,还有生活。

我个人认为未来十几年将会是人工智能,大数据井喷的年代,各种各样的庞大驳杂的数据信息需要处理,所以我认为 Python 的热度会从现在一直持续下去,所以风口在你眼前摆着,你不赶紧下手还在干嘛?

学习完 Python 基础后该干嘛?

很多人都知道 Python ,但是却不知道学习了 Python 之后具体能干嘛,很多人的想法都停在了“学习 Python 是为了以后搞人工智能”这个粗糙的阶段,下面我就举几个常见的(我不会告诉你我就知道这几个)。

Web 应用开发:服务器端的编程,具有很丰富的 Web 开发框架,如 Django,能够快速完成一个网站的开发和 Web 服务,比如 Google,豆瓣等。

数据分析:Python 被广泛的应用到科学与数字分析中,比如图像可视化分析,生物信息学,常用的是 Numpy , Scipy 等。

系统网络运维:在运维的工作中,有大量重复性的工作,并需要管理,监控,发布系统等,将工作自动化起来,提高工作效率,这样的场景非常适合 Python。

3D 游戏开发:Python 有很好的 3D 渲染库和游戏开发框架,常用 Pygame, ,Pykyra 等。

网络爬虫:网络爬虫是一种按照一定的规则,自动抓取互联网信息的程序或脚本,你可以用爬虫爬图片,爬数据,只要你能通过浏览器访问的数据就没有爬不到的。

以上几种是我了解到的,还有很多方向就不一一列举了,我在这只是简单的介绍了一下,如果你对哪方面感兴趣,可以自己深入的查下去。

零基础是否可以学习 Python

其实这是很多初学者的问题,既然我的这个系列是零基础学习 Python,那证明在我看来就是可行的,其实事实上就是这样。

虽然对于学习一门编程语言来说,肯定是基础越扎实越好,这样学习新的会很快,就比如我之前学习过 C / C ++,JAVA等,所以看起 Python 来会很快,因为一些基本的概念什么的我都不用再细看,虽然写法不一样,但是代表的意义基本上是相通的。但是对于从来没有接触过任何编程语言的你来说,也完全没必要担心,因为不管用哪种语言作为自己的入门编程语言,都是在纸上慢慢书写的过程。当初我第一门接触的语言是 C 语言,也是一点一点的学习,然后慢慢的找到了进入的门。如果 Python 真的是你的入门编程语言,其实你应该庆幸,因为科班生在大学接触的第一门语言基本上都是 C 语言,比起 Python 的友好度,C 语言可真是差的远,很多人放弃本专业大多数的原因就是倒在了 C 语言上面。

所以啊,放手去学,破釜沉舟,不要惧怕,因为它很善良,而且我也会在这里一直陪着你们。

安装 Python

恭喜你看到这一步,证明你还是很有决心去学习 Python 的,以后我们就是一个壕沟的战友了。

无论你用哪种编程语言,在使用它之前你都要安装相应的运行和开发环境,当然 Python 也不例外。但是安装 Python 之前,你需要知道一点 Python 和其它编程语言不一样的地方,那就是 Python 它有两个版本:Python2 和 Python3。很多初学者到这里就蒙圈了,这两个版本到底学哪个好呢?

以前的版本是 Python2,后来新出的是 Python3,两版之间绝大部分是一样的,所以选择哪一版本学习都是可以的,等到了具体应用的时候用到什么版本,稍加注意即可。但是本着与时俱进的原则,我用的是 Python3,之后我的公众号的代码也是用 Python3 编写。

我本来想在这里把各种操作系统如何安装和配置 Python 环境写出来,但是后来想了想没有必要,网上各类详细的教程很多,再者就是按照我之前看别的公众号的体验,当你拿着手机在看这种安装的时候,估计你大多数时间都是懵的。所以先尝试自己去搜索解决问题,这是作为一个程序员必须具备的能力。如果你实在安装不上,可以后台联系我,我帮你。

开发工具

Python 安装好以后,就可以进行开发了。作为程序员,第一行代码当然是伟大的 Hello World 啦。在电脑上执行程序有两种方法,一种是在终端里输入 Python3 ,然后进入交互模式;另一种是用集成开发环境,也就是我们常说的 IDE。

1.终端输入 Python3,然后进入交互模式:首先打开终端,在终端输入 python3 ,然后出现 ‘>>>’ 符号,代表进入了交互模式,然后 输入 print(‘Hello World’) 回车即可。这里的 print() 是一个打印函数,把括号里的内容在终端打印出来,同时括号还有单引号(这里用双引号也可以,Python3 不介意这个)都是英文字符,不是中文字符,注意别切换错了。

在这里插入图片描述

2.用集成开发环境:工欲善其事,必先利其利,编辑 Python 的 IDE 有很多,我在这里推荐的是 Pycharm,然后这款 IDE 分为社区版和专业版,前者是免费的,后者是收费的,前期的话用社区版的即可,但是后期写 Django 等的时候就要用到专业版的,然后网上有很多科学(咳咳,你懂的)使用专业版的教程,你可以看一看,当然我从心底还是支持正版的。

至于如何使用 Pycharm,可以的话我后面会写一个教程,刚开始的话用第一种方法就足够了。当你一个字母一个字母的实现出 Hello World 的时候,恭喜你你已经迈出了第一步,努力坚持下去,不久的将来你一定会成为你现在仰望的人。

写在最后

前期的准备工作大概就是这些,相信看到这你对 Python 已经有了一个大概的认识,明天将正式开始 Python 基础语句的学习,请务必保证你在明天学习之前把该做的准备都做好。

<think>好的,用户这次的问题是关于数学建模的新手入门指导,特别是针对零基础参赛者准备校赛的建议。用户之前已经问过类似的问题,我之前也给出了比较详细的回答,包括基础理论、工具使用、实践方法和资源推荐。现在用户可能希望得到更具体的指导,尤其是针对校赛的准备,所以需要更聚焦在零基础学生如何快速上手,以及校赛的备赛策略。 首先,我需要分析用户的真实需求。用户提到“零基础”和“校赛准备”,说明他们可能刚开始接触数学建模,时间紧迫,需要高效的学习路径。校赛通常难度适中,但时间有限,所以需要强调基础知识的快速掌握和团队合作的重要性。 接下来,我要考虑用户可能没有明确提到的需求,比如如何组队、分工,或者如何查找往届题目进行分析。这些对于零基础参赛者来说可能同样重要,但容易被忽视。此外,工具的选择和快速上手的方法也是关键,比如推荐Python而不是MATLAB,因为Python更易学且资源丰富。 然后,我需要调用网络搜索工具,查找最新的校赛准备指南、零基础入门的建议,以及常见的备赛策略。确保信息是最新的,特别是工具推荐和资源链接是否有更新。例如,检查是否有新的在线课程或者工具文档发布,或者是否有新的竞赛经验分享。 在整合信息时,需要按照用户之前的要求,分步骤或方法,避免使用第一人称,每个部分换行。需要涵盖基础学习、工具准备、实战演练、团队协作和时间管理等方面。同时,要确保每个建议都有具体的例子或资源推荐,比如提到《数学建模算法与应用》这本书,或者Python的Pandas库的使用示例。 最后,生成相关问题时要基于当前回答的内容,比如数据处理方法、编程语言选择、模型优化技巧等,确保问题具有连贯性和延伸性,帮助用户进一步深入探索。</think>数学建模零基础参赛者校赛准备指南(整合最新竞赛指导手册和获奖团队经验) **知识储备路径** 1. 数学基础速成 - 掌握基础统计量计算:$\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i$ - 理解常用算法原理:层次分析法、灰色预测、TOPSIS - 学习微分方程基础:$\frac{dy}{dx} = f(x,y)$ 2. 工具快速入门 ```python # Python建模基础框架 import numpy as np from scipy.optimize import minimize def objective(x): return x[0]**2 + x[1]**2 result = minimize(objective, [1,1]) ``` **校赛专项准备** - 分析近3年校赛真题规律(多数涉及优化类问题) - 准备常用模型模板库:最小二乘拟合方程$S = \sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2$ - 建立标准论文结构框架(含摘要、问题重述、模型假设等模块) **备赛时间规划** 阶段 | 内容 | 周期 ---|---|--- 基础期 | 学习建模基础+Python/MATLAB | 2周 提升期 | 案例精讲+模型推导 | 1周 冲刺期 | 模拟赛+论文写作训练 | 1周 **团队协作要点** - 推荐角色分工:建模(40%)、编程(30%)、写作(30%) - 使用Git进行版本控制: ```bash git clone https://github.com/math-modeling-template.git ``` - 建立共享文档规范(公式统一用LaTeX编写:$E=mc^2$) **校赛常见误区预警** - 避免模型复杂度过高导致无法求解 - 论文图表需符合学术规范(坐标轴标注、单位齐全) - 结果验证必须包含误差分析:$Error = \frac{|实际值-预测值|}{实际值} \times 100\%$ **应急资源包** 1. 开源数据集:Kaggle、UCI Machine Learning Repository 2. 在线公式识别工具:Mathpix Snip 3. 论文速查手册:校赛历年优秀论文精选集
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