python初學者怎么入門

零基礎編程學python：

創新互聯專注為客戶提供全方位的互聯網綜合服務，包含不限于成都網站制作、成都網站建設、祁連網絡推廣、重慶小程序開發公司、祁連網絡營銷、祁連企業策劃、祁連品牌公關、搜索引擎seo、人物專訪、企業宣傳片、企業代運營等，從售前售中售后，我們都將竭誠為您服務，您的肯定，是我們最大的嘉獎；創新互聯為所有大學生創業者提供祁連建站搭建服務，24小時服務熱線：18980820575，官方網址：vcdvsql.cn

學習Python的基本語法也，只有熟練掌握基本語法之后才能完成一些簡單的實驗。對于零基礎小白推薦報班學習Python，培訓機構會為學員提供系統的學習方案、經驗豐富的講師、大量企業級項目實訓以及貼心的就業服務。

含義

如果基礎比較薄弱，或者干脆沒有任何計算機基礎，學習Python的基本語法也不會有太大的困難，但是學習時間會有一定的延長，你只有熟練掌握基本語法之后才能完成一些簡單的實驗。對于零基礎小白推薦報班學習Python，培訓機構會為學員提供系統的學習方案、經驗豐富的講師、大量企業級項目實訓以及貼心的就業服務。

python培訓去哪兒好？

python培訓去【達內教育】好，該機構Python培訓擁有一支具有豐富教學經驗的教師隊伍。不僅有豐富的教學經驗，而且有豐富的Python項目實戰經驗。老師們會從模擬的Python項目出發，依托真實的Python業務項目，進行實訓。

達內教育【Python培訓】優點具體如下：

達內Python開發0基礎培訓課程，能夠與眾多從零基礎開始的學員共同學習，有多年經驗的專業Python講師為；解答遇到的各種編程問題，課程模式也打破傳統枯燥的學習形式，寓教于樂，重點培養學員實際操作動手能力，把各個知識點穿插到項目中去講解，達到融匯貫通的目的，確保學員去企業就可以勝任項目開發。達內采用Google的TensorFlow人工智能學習系統建立的智能語音識別系統。通過學習該項目，希望學員早日走入人工智能的大門。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

想了解更多有關python的相關信息，推薦咨詢【達內教育】。達內與阿里、Adobe、紅帽、ORACLE、微軟、美國計算機行業協會（CompTIA）、百度等國際知名廠商建立了項目合作關系。共同制定行業培訓標準，為達內學員提供高端技術、所學課程受國際廠商認可，讓達內學員更具國際化就業競爭力。達內IT培訓機構,試聽名額限時搶購。

python哪家的培訓比較好？價錢是多少？

相信在IT領域發展的同學對Java很熟悉。Java編程語言排行中一直處于領先地位，這可以直接體現Java的重要。因此很多同學準備參加Python培訓機構系統學習。那么，Python培訓機構哪家比較好？下面我們介紹一下。

隨著Java的普及，越來越多的人了解Java，企業也會對求職者提出更高的要求，他們想招聘一些能馬上開始工作的人，所以往往會招聘一些有項目開發經驗的人。這就是為什么那么多計算機專業的大學生找不到工作，所以越來越多的大學生會選擇在畢業前后參加一些專業的Python培訓課程，以增加他們的實踐經驗。只有增強自己的力量，才能立于不敗之地。

Python培訓機構哪家比較好？判斷Python培訓機構好與壞主要看以下幾個方面

1.看教學課程內容

學習Java技術，最主要是與時俱進，掌握的技術點能夠滿足時下企業的用人需求。而想要了解一家培訓機構所提供的課程是否新穎，也可以去機構的官網上看看，了解自己想學習的學科的課程大綱。看看學習路線圖是如何安排的，有沒有從零到一的系統搭建，是不是有強化實訓、實操的比重，有盡量多的項目實戰。因為企業對Java從業者的技術能力和動手實戰能力要求較高。

2.看師資力量

因為Java開發技術知識的專業性很強，如果盲目去學很容易走進誤區。相反，有講師帶領，站在巨人的肩膀上，往往事半功倍。畢竟現在這個時代只要多跟別人交流才能獲得更多更有價值的信息，初學者千萬不能閉門造車。

3.看口碑

行業內口碑比較好，學生對培訓機構比較認可，這種機構把精力放在了學生身上的機構，才是做教育的應有態度。

4.看就業情況

以學生就業為目標的培訓機構現在才是最主要的。要知道就業也是教學成果的體現，沒有好的教學保證是做不到好的就業的。

5.上門免費試聽

試聽是為了更好的去感受培訓機構的課程內容、講課風格、班級氛圍等，同時也能通過和班上在讀同學進行交流，更進一步去了解這家培訓機構各個方面是否符合自己的需要。

做軟件測試都需要學什么呢？

蝸牛學院這里根據行業變化和企業用人需求整理了一份Python軟件測試學習路線，主要學習以下內容，題主可以了解一下~

第一階段：專業基礎課程

階段目標：

1. 熟練掌握IT核心技術：編程，數據庫，操作系統，版本控制

2. 能夠熟練運用所學技術搭建各類服務器環境

3. 深入理解軟件研發過程各種疑難雜癥及處理手段

4. 掌握Python編程技術并熟練運用Python進行程序設計

知識點：

1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript程序設計，函數，基礎算法，正則表達式。

2、數據庫知識，范式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，建模工具深入理解數據庫管理系統通用知識及MySQL數據庫的使用與管理。為軟件測試和測試開發打下基礎。

3、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與權限，環境部署，Shell編程Linux作為一個主流的服務器操作系統，是每一個測試開發工程師必須掌握的重點技術，并且能夠熟練運用。

4、Python編程基礎，語法規則，函數，數據類型，PDBC，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象編程有熟練的運用。

5、Python面向對象，異常處理，文件IO，多線程，網絡編程，PyQT界面開發，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網絡協議知識，并熟練運用于項目中。

第二階段：專業核心課程

階段目標：

1. 熟練應用所學知識完成一個標準的軟件測試項目

2. 熟練運用Python完成GUI測試，接口測試和性能測試開發

3. 對測試開發技術體系和實現原理有深入的理解

4. 靈活運用測試開發技術解決項目中的各種問題

知識點：

1、軟件工程，軟件質量，系統測試流程，方法，專業術語，測試用例設計，禪道管理工具，測試報告，缺陷管理理解軟件工程的各類實際問題，理解系統測試的理論、方法與過程，熟練運用測試用例設計方法高效設計測試用例。

2、測試需求分析，測試方案設計，測試用例設計，測試項目實施，缺陷報告與測試報告，深入理解系統測試各個過程和關鍵環節，熟練完成系統測試項目。

3、SikuliX框架，UIAutomation框架，Selenium WebDriver框架，基礎框架，Android應用，Monkey測試，Appium移動端測試框架，UIAutomator2移動端測試框架綜合運用各類應用操作平臺，完成各種自動化測試框架的學習和應用，深入理解GUI自動化測試技術及相應框架的測試開發。

4、Python單元測試框架，網絡通信協議，HTTP與HTTPS協議，WebService與WebSocket協議，Python的接口測試庫，PostMan與SoapUI接口測試工具通過對代碼級接口測試和協議級接口測試的測試開發實戰，靈活運用Python開發接口測試腳本，熟練運用各類接口測試工具。

5、性能測試原理，指標體系，場景設計，實施過程，JMeter工具應用，BeanShell腳本開發，Python+Locust性能測試框架深入理解性能測試技術體系和方法論，熟練運用JMeter性能測試工具和Locust性能測試框架實施對任意系統的性能測試。

第三階段：綜合實戰項目

階段目標：

1. 將軟件測試和測試開發技術靈活運用于項目中

2. 具備較強的測試開發能力，獨立完成測試開發項目

3. 綜合運用軟件測試技術，滿足企業中高級人才需求

4. 對所學技術有深入的理解并具備獨立解決問題的能力

知識點：

1、測試需求分析，同行評審，測試計劃，測試方案，測試用例，配置管理，持續集成。通過對大型企業級應用系統的測試項目實戰，強化理解系統測試項目的實施過程與技術細節。

2、接口測試設計與實施，回歸測試，冒煙測試，安全性測試，RobotFramework框架應用，UI自動化實戰將各類自動化測試技術結合項目實戰演練，強化對自動化測試技術的運用，同時掌握更多的測試框架。

3、性能測試項目實戰，LoadRunner性能測試工具，總結通過綜合項目實戰，將全套測試技術融入到項目中，強化學習效果和項目經驗。

4、Python原生測試框架開發，包括Monkey，UI，圖像識別，云測試平臺，HTML測試報告，持續集成，KDT關鍵字驅動框架開發等原生技術實現通過大量的Python原生代碼開發，深入理解自動化測試開發技術的底層實現原理，完全拋棄對工具的依賴，做到真正的測試開發技術。

5、基于測試框架的設計思路和實現手段，自主實現一套測試框架能夠獨立完成一套自動化測試框架，并能夠直接用于實際項目中。

6、持續集成與Jenkins，安全性測試原理與工具，Python爬蟲開發與Scrapy框架，提升軟件測試其它類技術，增強知識面，提升競爭力，助力職業發展。

補充知識

1、?算法進階，圖像處理，視頻處理，加密解密，壓縮算法。

2、?UML統一建模語言、五種圖、類圖、類圖詳解、用例圖、時序圖。

3、Dubbo分布式開發框架，Oracle關系型數據庫管理系統，MongoDB非關系型數據庫管理系統。

4、?大數據開發框架Hadoop/MapReduce/Spark。

5、?Android與iOS的原生應用開發與WebApp開發。

6、?OpenCV圖像處理框架、TensorFlow深度學習框架，Lucene全文搜索引擎與中文分詞框架Ik-Analyzer，視頻處理算法與框架等。

Python可以實訓的項目簡單點的有哪些

第一階段：Python語言及應用

課程內容：Python語言基礎，面向對象設計，多線程編程，數據庫交互技術，前端特效，Web框架，爬蟲框架，網絡編程

第二階段：機器學習與數據分析

課程內容：機器學習概述，監督學習，非監督學習，數據處理，模型調優，數據分析，可視化，項目實戰

第三階段：深度學習

課程內容：深度學習概述，TensorFlow基礎及應用，神經網絡，多層LSTM，自動編碼器，生成對抗網絡，小樣本學習技術，項目實戰

第四階段：圖像處理技術

課程內容：圖像基礎知識，圖像操作及運算，圖像幾何變換，圖像形態學，圖像輪廓，圖像統計學，圖像濾波，項目實戰

python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

給大家帶來的一篇關于Python數據相關的電子書資源，介紹了關于Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章　Python數據分析概述　1

任務1.1　認識數據分析　1

1.1.1　掌握數據分析的概念　2

1.1.2　掌握數據分析的流程　2

1.1.3　了解數據分析應用場景　4

任務1.2　熟悉Python數據分析的工具　5

1.2.1　了解數據分析常用工具　6

1.2.2　了解Python數據分析的優勢　7

1.2.3　了解Python數據分析常用類庫　7

任務1.3　安裝Python的Anaconda發行版　9

1.3.1　了解Python的Anaconda發行版　9

1.3.2　在Windows系統中安裝Anaconda　9

1.3.3　在Linux系統中安裝Anaconda　12

任務1.4　掌握Jupyter Notebook常用功能　14

1.4.1　掌握Jupyter Notebook的基本功能　14

1.4.2　掌握Jupyter Notebook的高 級功能　16

小結　19

課后習題　19

第2章　NumPy數值計算基礎　21

任務2.1　掌握NumPy數組對象ndarray　21

2.1.1　創建數組對象　21

2.1.2　生成隨機數　27

2.1.3　通過索引訪問數組　29

2.1.4　變換數組的形態　31

任務2.2　掌握NumPy矩陣與通用函數　34

2.2.1　創建NumPy矩陣　34

2.2.2　掌握ufunc函數　37

任務2.3　利用NumPy進行統計分析　41

2.3.1　讀/寫文件　41

2.3.2　使用函數進行簡單的統計分析　44

2.3.3　任務實現　48

小結　50

實訓　50

實訓1　創建數組并進行運算　50

實訓2　創建一個國際象棋的棋盤　50

課后習題　51

第3章　Matplotlib數據可視化基礎　52

任務3.1　掌握繪圖基礎語法與常用參數　52

3.1.1　掌握pyplot基礎語法　53

3.1.2　設置pyplot的動態rc參數　56

任務3.2　分析特征間的關系　59

3.2.1　繪制散點圖　59

3.2.2　繪制折線圖　62

3.2.3　任務實現　65

任務3.3　分析特征內部數據分布與分散狀況　68

3.3.1　繪制直方圖　68

3.3.2　繪制餅圖　70

3.3.3　繪制箱線圖　71

3.3.4　任務實現　73

小結　77

實訓　78

實訓1　分析1996 2015年人口數據特征間的關系　78

實訓2　分析1996 2015年人口數據各個特征的分布與分散狀況　78

課后習題　79

第4章　pandas統計分析基礎　80

任務4.1　讀/寫不同數據源的數據　80

4.1.1　讀/寫數據庫數據　80

4.1.2　讀/寫文本文件　83

4.1.3　讀/寫Excel文件　87

4.1.4　任務實現　88

任務4.2　掌握DataFrame的常用操作　89

4.2.1　查看DataFrame的常用屬性　89

4.2.2　查改增刪DataFrame數據　91

4.2.3　描述分析DataFrame數據　101

4.2.4　任務實現　104

任務4.3　轉換與處理時間序列數據　107

4.3.1　轉換字符串時間為標準時間　107

4.3.2　提取時間序列數據信息　109

4.3.3　加減時間數據　110

4.3.4　任務實現　111

任務4.4　使用分組聚合進行組內計算　113

4.4.1　使用groupby方法拆分數據　114

4.4.2　使用agg方法聚合數據　116

4.4.3　使用apply方法聚合數據　119

4.4.4　使用transform方法聚合數據　121

4.4.5　任務實現　121

任務4.5　創建透視表與交叉表　123

4.5.1　使用pivot_table函數創建透視表　123

4.5.2　使用crosstab函數創建交叉表　127

4.5.3　任務實現　128

小結　130

實訓　130

實訓1　讀取并查看P2P網絡貸款數據主表的基本信息　130

實訓2　提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息　130

實訓3　使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表　131

實訓4　對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換　131

課后習題　131

第5章　使用pandas進行數據預處理　133

任務5.1　合并數據　133

5.1.1　堆疊合并數據　133

5.1.2　主鍵合并數據　136

5.1.3　重疊合并數據　139

5.1.4　任務實現　140

任務5.2　清洗數據　141

5.2.1　檢測與處理重復值　141

5.2.2　檢測與處理缺失值　146

5.2.3　檢測與處理異常值　149

5.2.4　任務實現　152

任務5.3　標準化數據　154

5.3.1　離差標準化數據　154

5.3.2　標準差標準化數據　155

5.3.3　小數定標標準化數據　156

5.3.4　任務實現　157

任務5.4　轉換數據　158

5.4.1　啞變量處理類別型數據　158

5.4.2　離散化連續型數據　160

5.4.3　任務實現　162

小結　163

實訓　164

實訓1　插補用戶用電量數據缺失值　164

實訓2　合并線損、用電量趨勢與線路告警數據　164

實訓3　標準化建模專家樣本數據　164

課后習題　165

第6章　使用scikit-learn構建模型　167

任務6.1　使用sklearn轉換器處理數據　167

6.1.1　加載datasets模塊中的數據集　167

6.1.2　將數據集劃分為訓練集和測試集　170

6.1.3　使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維　172

6.1.4　任務實現　174

任務6.2　構建并評價聚類模型　176

6.2.1　使用sklearn估計器構建聚類模型　176

6.2.2　評價聚類模型　179

6.2.3　任務實現　182

任務6.3　構建并評價分類模型　183

6.3.1　使用sklearn估計器構建分類模型　183

6.3.2　評價分類模型　186

6.3.3　任務實現　188

任務6.4　構建并評價回歸模型　190

6.4.1　使用sklearn估計器構建線性回歸模型　190

6.4.2　評價回歸模型　193

6.4.3　任務實現　194

小結　196

實訓　196

實訓1　使用sklearn處理wine和wine_quality數據集　196

實訓2　構建基于wine數據集的K-Means聚類模型　196

實訓3　構建基于wine數據集的SVM分類模型　197

實訓4　構建基于wine_quality數據集的回歸模型　197

課后習題　198

第7章　航空公司客戶價值分析　199

任務7.1　了解航空公司現狀與客戶價值分析　199

7.1.1　了解航空公司現狀　200

7.1.2　認識客戶價值分析　201

7.1.3　熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程　201

任務7.2　預處理航空客戶數據　202

7.2.1　處理數據缺失值與異常值　202

7.2.2　構建航空客戶價值分析關鍵特征　202

7.2.3　標準化LRFMC模型的5個特征　206

7.2.4　任務實現　207

任務7.3　使用K-Means算法進行客戶分群　209

7.3.1　了解K-Means聚類算法　209

7.3.2　分析聚類結果　210

7.3.3　模型應用　213

7.3.4　任務實現　214

小結　215

實訓　215

實訓1　處理信用卡數據異常值　215

實訓2　構造信用卡客戶風險評價關鍵特征　217

實訓3　構建K-Means聚類模型　218

課后習題　218

第8章　財政收入預測分析　220

任務8.1　了解財政收入預測的背景與方法　220

8.1.1　分析財政收入預測背景　220

8.1.2　了解財政收入預測的方法　222

8.1.3　熟悉財政收入預測的步驟與流程　223

任務8.2　分析財政收入數據特征的相關性　223

8.2.1　了解相關性分析　223

8.2.2　分析計算結果　224

8.2.3　任務實現　225

任務8.3　使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特征　225

8.3.1　了解Lasso回歸方法　226

8.3.2　分析Lasso回歸結果　227

8.3.3　任務實現　227

任務8.4　使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型　228

8.4.1　了解灰色預測算法　228

8.4.2　了解SVR算法　229

8.4.3　分析預測結果　232

8.4.4　任務實現　234

小結　236

實訓　236

實訓1　求取企業所得稅各特征間的相關系數　236

實訓2　選取企業所得稅預測關鍵特征　237

實訓3　構建企業所得稅預測模型　237

課后習題　237

第9章　家用熱水器用戶行為分析與事件識別　239

任務9.1　了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟　239

9.1.1　分析家用熱水器行業現狀　240

9.1.2　了解熱水器采集數據基本情況　240

9.1.3　熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程　241

任務9.2　預處理熱水器用戶用水數據　242

9.2.1　刪除冗余特征　242

9.2.2　劃分用水事件　243

9.2.3　確定單次用水事件時長閾值　244

9.2.4　任務實現　246

任務9.3　構建用水行為特征并篩選用水事件　247

9.3.1　構建用水時長與頻率特征　248

9.3.2　構建用水量與波動特征　249

9.3.3　篩選候選洗浴事件　250

9.3.4　任務實現　251

任務9.4　構建行為事件分析的BP神經網絡模型　255

9.4.1　了解BP神經網絡算法原理　255

9.4.2　構建模型　259

9.4.3　評估模型　260

9.4.4　任務實現　260

小結　263

實訓　263

實訓1　清洗運營商客戶數據　263

實訓2　篩選客戶運營商數據　264

實訓3　構建神經網絡預測模型　265

課后習題　265

附錄A　267

附錄B　270

參考文獻　295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個交互式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便于創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析并把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基于微信開放的個人號接口python庫itchat，實現對微信好友的獲取，并對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiebaimport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基于線性回歸算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基于線性回歸算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關于雙色球的各種算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸算法，這個場景使用這個算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）

當前文章：包含python函數基礎實訓的詞條
網站網址：http://vcdvsql.cn/article34/hedjpe.html

成都網站建設公司_創新互聯，為您提供品牌網站設計、服務器托管、微信小程序、企業網站制作、定制開發、電子商務

廣告

聲明：本網站發布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創新互聯