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Python科学计算为目标学习路线应该怎么走

发布网友 发布时间:2022-04-22 03:34

我来回答

5个回答

热心网友 时间:2022-04-09 13:46

Python学习路线图,Python 各阶段获得技能说明

Python是一种计算机程序设计语言。是一种动态的、面向对象的脚本语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

我发的是Python的学习路线图,及Python各阶段技能说明,你可以看一下你想走的路线,然后跟着学习路线图来学习哦!

热心网友 时间:2022-04-09 15:04

Web开发 
如Flask、Django、Tornado等等,需要良好的文档阅读能力。 
推荐书籍: 《FlaskWeb开发:基于Python的Web应用开发实战》、《The Django Book》等。

渗透测试 
陡峭的学习曲线,需要其它如汇编、计算机网络、数据结构等基础知识。推荐书籍:《Python灰帽子》、《Python黑帽子》等。

数据挖掘/大数据 
据说还需要学习其它语言,如R语言等。推荐从Scrapy入手。这里有张图,我认为规划的最好:

科学计算 
了解不多~_~ ... 推荐书籍:《Python科学计算》。

机器学习 
了解不多~_~ ... 推荐书籍:《机器学习实战》。

软件开发 
如Tkinter、wxpython、PyQt、PyGTK+等等。这些图形界面库各有优缺点。其中PyQt普及程度要搞一些,比如说有道词典Linux版、深度截图用的就是PyQt5。有兴趣的鱼油可以移步淘贴PyQt。

软件测试测试 
如Selenium、QTP等自动化测试工具。有兴趣的鱼油可以移步自动化测试框架Selenium。推荐书籍:《Selenium 2自动化测试实战——基于Python语言》。

热心网友 时间:2022-04-09 16:39

基础知识学习
在你深入了解Python的数据科学库之前,你首先需要学习一些Python的基础知识。Python是一门面向对象的编程语言。在Python中,对象既可以赋值给一个变量,也可以作为参数传递给一个函数。以下都是Python中的对象:数字、字符串、列表、元组、集合、字典、函数以及类。
Python中的函数与普通数学中的函数基本上是一致的——它接收输入数据,对数据进行处理并输出结果。输出的结果完全取决于函数是如何被设计的。另一方面,Python中的类是被设计为输出其他对象的对象的原型。
如果你的目标是编写快速、可复用、易于修改的Python代码,那么你必须使用函数和类。使用函数和类有助于保证代码的高效与整洁。
现在,让我们看看Python中有哪些可用的数据科学工具库。
科学计算:Numpy与Scipy
Numpy是一个主要用于处理n维数组对象的Python工具包,而Scipy则提供了许多数学算法与复杂函数的实现,可用来扩展Numpy库的功能。Scipy库为Python添加了一些专门的科学函数,以应对数据科学中的一些特定任务。
为了在Python中使用Numpy(或其他任何Python库),你必须首先导入对应的工具库。
当你使用普通的Python程序时——未使用任何外部扩展(例如工具库)的Python程序——你只能受限地使用一维列表来存储数据。但是,如果你使用Numpy库来扩展Python,你可以直接使用n维数组。(如果你想知道的话,n维数组是包含一个或多个维度的数组。)
最开始就学习Numpy,是因为在使用Python进行科学计算时Numpy必不可少。对Numpy的深入了解将有助于你高效地使用Pandas和Scipy这样的工具库。
数据再加工:Pandas
Pandas是数据再加工过程中使用的最为广泛的工具。它包含为使数据分析更加快速便捷而设计的高级数据结构与数据操作工具。对于使用R语言进行统计计算的用户,一定不会对DataFrame的变量名感到陌生。
Pandas是Python成长为一个强大而高效的数据分析平台的关键因素之一。
接下来,我将向你展示如何使用Pandas处理一个小型数据集。
DataFrame是一个电子表格结构,包含一个有序的列集合。每个列都可以有不同的变量类型。DataFrame既包含行索引,也包含列索引。
可视化:Matplotlib + Seaborn + Bokeh
Matlplotlib是Python中一个用于数据可视化的模块。Matplotlib可使你轻松地绘制线形图、饼状图、直方图以及其他专业图表。
你可以使用Matplotlib自定义图表中的每个细节。当你在IPython中使用Matplotlib时,Matplotlib具备缩放、平移等交互特性。Matplotlib在所有操作系统上均支持不同的GUI后端,同时,它也可以将图表导出为若干种常见的图像格式,如PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。
Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化工具库,用来在Python中创建富有吸引力且内容翔实的统计图表。Seaborn的主要特点在于,其仅使用相对简单的命令就可以从Pandas数据中创建出复杂的图表类型。
机器学习: Scikit-learn
机器学习的目标在于通过向机器(软件)提供一些示例(如何执行任务或者执行什么无法完成任务)来教会机器执行任务。
Python中有很多机器学习的工具库,然而,Scikit-learn是最受欢迎的一个。Scikit-learn建立在Numpy、Scipy与Matplotlib库之上。基于Scikit-learn库,你几乎可以实现所有的机器学习算法,如回归、聚类、分类等等。因此,如果你打算使用Python学习机器学习,那么我建议你从学习Scikit-learn开始。
统计学:Statsmodels与Scipy.stats
Statsmodels和Scipy.stats是Python中两个热门的统计学习模块。Scipy.stats主要用于概率分布的实现。另一方面,Statsmodels则为统计学模型提供了类似于R的公式框架。包括描述统计学、统计检验、绘图函数以及结果统计在内的扩展功能均适用于不同类型的数据以及每一种估计器。

热心网友 时间:2022-04-09 18:30

没什么好走的,随用随学就是了。核心就是numy,pandas和scipy。

热心网友 时间:2022-04-09 20:38

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