本篇文章给大家谈谈python学习及资料包，以及Python自学资料对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
python基础:数据分析常用包
1、Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
2、Pandas库 是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
3、pandas 是一个开源的软件，它具有 BSD 的开源许可，为 Python 编程语言提供高性能，易用数据结构和数据分析工具。在数据改动和数据预处理方面，Python 早已名声显赫，但是在数据分析与建模方面，Python 是个短板。
4、NumPy 是Python科学计算的基础包，提供快速高效的多维数组对象ndarray；直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数；用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具；线性代数运算、傅里叶变换以及随机数生成。
5、常用函数库 scipy包中的stats模块和stat***odels包是python常用的数据分析工具，scipy.stats以前有一个models子模块，后来被移除了。这个模块被重写并成为了现在独立的stat***odels包。
python学习路线有哪些推荐?
1、数据分析： pandas、numpy 数据可视化： plotly、matplotlib、seaborn 机器学习： sklearn、xgboost、keras 机器学习入门推荐 《机器学习》周志华 《统计学习方法》第二版 如有侵权，请联系删除。
2、第二阶段web全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握html、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、FlaskViews、Flask模板、数据库操作、Flask配置等知识。
3、对于已经有一定编程基础和Python经验的程序员来说，可以考虑阅读一些高阶Python编程书籍，例如《流畅的Python》、《Python核心编程（第二版）》、《Python数据分析》等。
4、C SDN 这个就不用多说了、纯技术交流网站。
5、Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、J***aScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
6、《“笨办法学”Python3》本书是基于Python 6版本编写的。是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。
学习python需要准备什么
[_a***_]器与生成器：掌握迭代器和生成器的概念，并了解它们在 Python 中的应用。虚拟环境：学习如何创建和使用虚拟环境，以隔离项目的依赖和环境。
Python函数 函数是所有语言中都具备的基本代码组织结构。函数的重要性不言而喻。而对于Python来说，函数的用法及其灵活，远比其他语言要强大很多。
学python之前，需要掌握一些前端的知识，如html，css，js等，因为不管是做爬虫还是做web开发，前端的知识都是要必须掌握的，同时也要有数据库的基础，这是学任何一门语言都要具备的基本要求。
学Python相关分享专题
1、虽然一学期下来，我对python的学习也仅仅只是它的基础方面，但python的强大，也是足足地吸引着我，希望自己能够在不断地学习中，将python学习的更加好。
2、如果你在ubuntu下， 执行： sudo apt-get install python， 然后在命令行下运行python， 进入python解释环境。
3、实验楼 一个用做实验的方式进行学习的平台，在 线的开发环境比较便捷，相比较于传统的 视频教学，边学习边动手敲代码可能会有 更深的收获。
python学习及资料包的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python自学资料、python学习及资料包的信息别忘了在本站进行查找喔。
