2020-04-23 15:21发布
在开始使用Python之前，我对用Python进行数据分析有一个误解：我必须不得不对Python编程特别精通。因此，我参加了Udacity的Python编程入门课程，完成了code academy上的Python教程，同时阅读了若干本Python编程书籍。就这样持续了3个月（平均每天3个小时），我那会儿通过完成小的软件项目来学习Python。敲代码是快乐的事儿，但是我的目标不是去成为一个Python开发人员，而是要使用Python数据分析。之后，我意识到，我花了很多时间来学习用Python进行软件开发，而不是数据分析。
在几个小时的深思熟虑之后，我发现，我需要学习5个Python库来有效地解决一系列的数据分析问题。然后，我开始一个接一个的学习这些库。
在我看来,精通用Python开发好的软件才能够高效地进行数据分析，这观点是没有必要的。
有许多优秀的Python书籍和在线课程，然而我不并不推荐它们中的一些，因为，有些是给大众准备的而不是给那些用来数据分析的人准备的。同样也有许多书是“用Python科学编程”的，但它们是面向各种数学为导向的主题的，而不是成为为了数据分析和统计。不要浪费浪费你的时间去阅读那些为大众准备的Python书籍。
在进一步继续之前，首先设置好你的编程环境，然后学习怎么使用IPython notebook
从code academy开始学起，完成上面的所有练习。每天投入3个小时，你应该在20天内完成它们。Code academy涵盖了Python基本概念。但是，它不像Udacity那样以项目为导向;没关系，因为你的目标是从事数据科学，而不是使用Python开发软件。
当完成了code academy练习之后，看看这个Ipython notebook:
Python必备教程（在总结部分我已经提供了下载链接）。
它包括了code academy中没有提到的一些概念。你能在1到2小时内学完这个教程。
现在，你知道足够的基础知识来学习Python库了。
首先，开始学习Numpy吧，因为它是利用Python科学计算的基础包。对Numpy好的掌握将会帮助你有效地使用其他工具例如Pandas。
我已经准备好了IPython笔记，这包含了Numpy的一些基本概念。这个教程包含了Numpy中最频繁使用的操作，例如，N维数组，索引，数组切片，整数索引，数组转换，通用函数，使用数组处理数据，常用的统计方法，等等。
Numpy Basics Tutorial
Index Numpy 遇到Numpy陌生函数，查询用法，推荐！
Pandas包含了高级的数据结构和操作工具，它们使得Python数据分析更加快速和容易。
教程包含了series, data frams，从一个axis删除数据，缺失数据处理，等等。
Pandas Basics Tutorial
Index Pandas 遇到陌生函数，查询用法，推荐！
pandas教程-百度经验
这是一个分为四部分的Matplolib教程。
第一部分介绍了Matplotlib基本功能，基本figure类型。
换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下
最多设置5个标签!
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不要犯我之前犯过的错
在开始使用Python之前，我对用Python进行数据分析有一个误解：我必须不得不对Python编程特别精通。因此，我参加了Udacity的Python编程入门课程，完成了code academy上的Python教程，同时阅读了若干本Python编程书籍。就这样持续了3个月（平均每天3个小时），我那会儿通过完成小的软件项目来学习Python。敲代码是快乐的事儿，但是我的目标不是去成为一个Python开发人员，而是要使用Python数据分析。之后，我意识到，我花了很多时间来学习用Python进行软件开发，而不是数据分析。
在几个小时的深思熟虑之后，我发现，我需要学习5个Python库来有效地解决一系列的数据分析问题。然后，我开始一个接一个的学习这些库。
在我看来,精通用Python开发好的软件才能够高效地进行数据分析，这观点是没有必要的。
有许多优秀的Python书籍和在线课程，然而我不并不推荐它们中的一些，因为，有些是给大众准备的而不是给那些用来数据分析的人准备的。同样也有许多书是“用Python科学编程”的，但它们是面向各种数学为导向的主题的，而不是成为为了数据分析和统计。不要浪费浪费你的时间去阅读那些为大众准备的Python书籍。
在进一步继续之前，首先设置好你的编程环境，然后学习怎么使用IPython notebook
从code academy开始学起，完成上面的所有练习。每天投入3个小时，你应该在20天内完成它们。Code academy涵盖了Python基本概念。但是，它不像Udacity那样以项目为导向;没关系，因为你的目标是从事数据科学，而不是使用Python开发软件。
当完成了code academy练习之后，看看这个Ipython notebook:
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它包括了code academy中没有提到的一些概念。你能在1到2小时内学完这个教程。
现在，你知道足够的基础知识来学习Python库了。
首先，开始学习Numpy吧，因为它是利用Python科学计算的基础包。对Numpy好的掌握将会帮助你有效地使用其他工具例如Pandas。
我已经准备好了IPython笔记，这包含了Numpy的一些基本概念。这个教程包含了Numpy中最频繁使用的操作，例如，N维数组，索引，数组切片，整数索引，数组转换，通用函数，使用数组处理数据，常用的统计方法，等等。
Numpy Basics Tutorial
Index Numpy 遇到Numpy陌生函数，查询用法，推荐！
Pandas包含了高级的数据结构和操作工具，它们使得Python数据分析更加快速和容易。
教程包含了series, data frams，从一个axis删除数据，缺失数据处理，等等。
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Index Pandas 遇到陌生函数，查询用法，推荐！
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这是一个分为四部分的Matplolib教程。
第一部分介绍了Matplotlib基本功能，基本figure类型。
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换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
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head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
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相当于 ... 这里不是注释
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单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下