用python找学习资料,如何用python找资料

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于用python找学习资料的问题，于是小编就整理了4个相关介绍用Python找学习资料的解答，让我们一起看看吧。

1. 有哪些适合学习Python的学习资料推荐吗？
2. 用python做机器学习有哪些资料推荐？
3. 用Python进行数据分析，不懂Python，求合适的Python书籍或资料推荐？
4. python如何进行桌面开发？有哪些资料可供参考？

有哪些适合学习Python的学习资料推荐吗？

网上学习资料还是很多的，主要也看哪个适合。如果是想要就业，那就需要实用点的基础内容，为之后的学习做准备。我刚开始学习Python的时候也找了很多的学习资料，最推荐的还是百战程序员Python400集，特别适合零基础入门，干货满满，内容很多，有视频，也有相应的工具，源码，以及配套的电子文档，这么多内容都是免费的，绝对物超所值。我也推荐了很多人，毕竟好东西要一起分享，你也可以看看。

目前山东省泰山出版社出版的教材，山东省从初中一年级就开始教孩子python编程。如果是孩子入门学习的话，可以直接用此教材配套的学习资料。高中和成年人学习的话，目前全国正在推广人工智能教育，商汤科技开发了一套平台，正被教育部和各省教育厅推广，平台内容为Python在线学习和测试编程。年内就会在全国推开，你可提前了解。

很高兴回答你的问题

学好python并不难，一是需要有兴趣，二是需要有追求。有的人觉得python有趣，喜欢学它，钻研它；有的人为了找工作也能坚持下去学习python。

那要怎么学好python？

1.python基础。了解python的数据类型，包括安装好python的相关软件和文件。这里建议使用书本

2.python爬虫。了解基本的爬虫库和方法。比如selenium，scrapy,requests 等。这里建议使用书本

首先，按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图：基础知识，数据类型（数字，字符串，列表，元组，字典，***），条件&循环，文件对象，错误&异常，函数，模块，面向对象编程；

接着，结合这些思维导图主要参考的资料，分享一下我的学习体验，一方面可供初学者参考，另一方面，也便于大家结合思维导图深入学习、理解、思考；

这是思路

然后就是

如何学习python 首先 学习python笼统一点无非是两条路 自学and培训

本人向着自学 并非培训不好 分析一下利弊你就懂了 首先 自学会省很多钱 上学期间的工资加学费生活费等 缺点1无非就是周期长一点 累一点罢了 但是你要知道学习没有轻松的 没有容易的 就算去培训机构也一定要准备好再去 谁偶不是天才 天书不是都可以听得懂 啥都要理解着来的 没啥想说的。

PS:***，免费***教程 百度搜索圈T社区 很系统 而且免费

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，[_a***_]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，里面封装了很多算法，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（***s://scikit-learn.org/stable），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。

sklearn, 去***下载，里面讲解非常详细，同时还要学习一个pandas，numpy，matplotlib。***的话直接在爱奇里搜机器学习，有一个免费的系列***，希望能帮助到你。记住，是免费的。

用Python进行数据分析，不懂Python，求合适的Python书籍或资料推荐？

初学baidu菜鸟教程就好了，有了初步认识就可以了解pandas，专门处理数据的库。我的学习方法不是看书，而是根据实际需求去网上查资源，边学边实践，慢慢就会了，至于深入学习我不需要，我只需要能够解决我日常工作就好，类似我是网络运维工程师，python只是***我工作实现自动化，为我提高效率，节省时间~

Python 的学习资料很多，可以在网上查看一些学习资料，也可以在不同的***网站上，跟着学习***学习，这里小编推荐B站，或者网易云课堂，上面都有很多python方面的学习***，当然，现在头条上面也有很多python方面的学习资料，推荐先从基础知识学习，关于数据分析，需要学习pandas，以及numpy 等第三方科学计算库，使用以上2个库，在数据分析中可以大大降低数据分析的成本，当然头条或者B站关于这方面的知识也很多

还是看书吧，从个人经验来说，读书的体系化是碎片式学习不能比的。自己看的书:

1.python3快速入门与实战

2.python数据科学指南

3.机器学习实战(基于sklearn)

你要偷偷学python然后惊艳所有人，最近被这句话***了，python在数据分析中可以极大的减轻我们的工作量，刚好我最近在收集这方面的资料，有一个我正在学习，感觉很不错，很适合我们这种没有基础小白，希望我们一起努力呀~

零基础学Python：***s://***.jiaozi.top/posts/10786

1.资料：你可以上《小刀网》，里面有很多的python教程，肯定有适合你的那一款

2.或者你去腾讯课堂和网易云课堂看看，里面也有很多python的免费的付费的资料的

python如何进行桌面开发？有哪些资料可供参考？

1.使用pyqt来制作界面；

2.规划好python的代码命名规范，做好代码注释；

3.记得做好代码管理，使用Git等代码管理工具；

4.使用pytest等测试框架来测试代码；

5.使用pyinstaller等工具来编译代码；

6.使用程序打包发布软件来制作软件安装包。

关注我的头条号，同问答同一名字，我正在使用python做桌面使用程序。

这里介绍3个python桌面开发的包，分别是tkinter,wxpython和pyqt，这3个包都可以快速的开发出桌面应用，下面我简单介绍一下这3个包的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

1.tkinter：这个是python自带的开发桌面GUI的标准库，不需要安装，跨平台、可移植性高，支持主流的操作系统，像Windows,Linux,Mac等，python自带的IDLE就是***用这个包开发，简单易学，容易上手，适合小型项目的开发，入门GUI开发的话，可以试一下这个包，***资料***s://docs.python.org/2/library/tkinter.html：

程序运行如下：

2.wxpython：这是python一个优秀、成熟的跨平台GUI包，但不是自带的标准库，需要单独安装，支持的组件众多，可以帮助程序员快速的创建功能齐全、界面友好的GUI界面，应用广泛，非常适合中小型项目的开发，***资料***s://docs.wxpython.org/,可以参考学习一下，下面我简单介绍一下安装和使用：

安装，这里直接在cmd窗口输入命令“pip install wxpython”就行，如下：

安装成功后，就可以进行简单的测试了，代码如下，一个简单编辑器：

程序运行截图如下：

到此，以上就是小编对于用python找学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于用python找学习资料的4点解答对大家有用。

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