大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python推荐学习资料的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python推荐学习资料的解答,让我们一起看看吧。
Python有哪些好的学习资料或者博客?
那我就直接上资料链接了,请叫我雷锋:
完全实战学习Python开发:
今天主要和大家分享的就是Python零基础入门博客以及进阶型技术博客。
首先,如果是零基础入门的话,相信自学Python的小伙伴里有一半是廖雪峰老师带入门的,比如我也是,在此表示非常感谢,所以第一个推荐的就是廖雪峰老师的Python教程。
1、廖雪峰老师博客
廖老师的教程分为Python2.7和Python 3.0,大家根据自己下载Python的版本选择相应的教程即可。这个教程比较详细,跳跃性对初学者可能相对稍微大一些,但是知识点解释的都比较全面,并且有相应部分的实战内容。
2、菜鸟教程
如果一开始觉得廖雪峰老师的教程跟不上,就可以选择菜鸟教程的博客,这个博客是根据基础知识的知识点排列。建议里面的代码不需要一个一个敲打,只要记住,然后在用的时候会用就行了。
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3、Python官方文档
Python入门容易,但是分支很多。例如你要做数据分析还是机器学习还是开发差别就比较大,网上入门的差不多(学基本的语法),随便学习一下语法后,该走哪个方向就在哪个方向下狠功就行,毕竟是编程语言,多操作才是关键。不能只学不动手
1:Awesome Python 最全的python***,没有之一,绝对不容错过的python***大全,网址
3:StackOverflow网址,学习python中出现的任何问题,请第一时间到这个网站找。
4:python中文学习大本营
5:伯乐在线网站。
@路人甲M 已经介绍了很多不错的入门教程,我再补充一些。
Python入门
Crossin的编程教室():针对的是没有计算机背景的纯小白,从最简单的语法开始一个一个教,即使你学习能力相对偏弱也不用担心,只要用心完全可以看懂。除了教程以外,他们还提供了很多在线例题,在电脑或者手机上都可以做。并且还支持签到打卡,可以方便记录学习进度。
Python爬虫入门
爬虫博客归档():本教程需要一点点Python基础、一点点HTTP的知识和一点点HTML的知识即可,针对的是对爬虫没有太多概念的小白。本教程从浅到深地介绍了如何从最简单的爬虫拼装起,到相对比较复杂的结构,以及如何应对动态网页、反爬等常见问题。这是我的爬虫入门教程,作者在我入门Python的过程中也给了我很大帮助,所以推荐给大家。
利用Python进行数据分析 (豆瓣)():这是Pandas的作者写的Python数据分析入门教材。这本书的难度对小白相对有点大,比较推荐有了扎实的Python基础以后再阅读。这本书介绍了IPython解释器和NumPy、Pandas、Matplotlib等常用第三方库的基本数据结构和基本用法,介绍了数据分析的基本概念,比如读写数据、数据规整、可视化等,并通过大量实例介绍了如何应用Python的数据分析工具[_a***_]数据和分析数据。不过这本书的第一版时间比较久远,在那之后这几个库的变化非常快,最新的用法还是要从官方文档中查阅。
用python做机器学习有哪些资料推荐?
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。
到此,以上就是小编对于python推荐学习资料的问题就介绍到这了,希望介绍关于python推荐学习资料的2点解答对大家有用。