如何系统地学习Python 中 matplotlib，numpy，scipy，pandas

Posted 2023-03-22

系统地学习Python的数据分析库（Numpy、Scipy、Pandas等）是一个伪命题，真正有效的学习应该是基于数据分析实战。
脱
离实战的学习如纸上谈兵，只有经历过实战的考验，才能真正掌握所学的内容。之前答主在学习这些库的时候，花费了大量的时间研读练习各种教程，但是在实际项
目的过程中，仍然捉襟见肘，需要花费大量的时间查文档，去Google里搜答案。细想其中缘由，无非是因为表面上“系统”地学习了大量的函数和功能，但是
如果不能学以致用，那就无法做到熟能生巧，融会贯通。

对于初学者来讲，第一步是根据教程，对这些库建立基本的认识。可以参考以下材料：
推荐材料：Python for Data Analysis
推荐理由：这本书很全面，讲的很细，涵盖了Numpy、Scipy几个主要的数据分析库。但是这本书的缺点和优点一样明显，主要在于成书时间太早（2012年最后修改），部分内容有些陈旧，同时由于讲的很细，很多内容不太适合初学者。
阅读建议：前五章认真看一下，复制书里的代码，并能够调试运行成功，后面的章节根据需要挑着看。在建立基本认识之后，需要通过实战来进行强化，可以参考以下材料：

Harvard CS109 Data Science
之前已经有同学提到过这门课，但是仍然要再安利一下。推荐这门课主要有如下原因

有视频教程，不会太枯燥。
涵盖面广，难度适中，适合入门。
课程包括了概率论、数理统计及机器学习等内容，这些都是实际工作中常用的分析工具。
理论与实践相结合，并以Python为主要编程语言。
涉及到一点文本分析以及MapReduce、Spark等内容
2. Kaggle竞赛

如果想更进一步的了解如何用Python进行数据分析，那么，Kaggle一定是最好的选择。这里汇集了来自全世界各地的数据分析高手，社区非常的活跃，
同时也有很多有趣的比赛及项目。从适合初学者入门的数字识别器、泰坦尼克号生存率预测，到奖金几万甚至几十万美元的竞赛，再到由各大公司，如
Facebook, Walmart等，举办的以招聘为导向的竞赛，你总能找到一款适合你的
题主提到的其他问题，我的回答是：

Python做数据挖掘是否足够强大？
Python做数据挖掘强大，很强大，非常强大。大部分高科技公司的数据部门以Python和R为主，越来越多传统行业的数据部门也在进行Python数据分析的尝试。

学习数据挖掘需要学习哪些知识呢？
可以参考热帖：如何成为一名数据科学家? 数据挖掘是数据科学家应该具备的技能之一，大牛们已经给出了如何成为一名数据科学家的方法，照着做就可以了。 参考技术A 我分享一下4本比较好的电子书（3本中文1本英文）
先看《python科学计算》，里面有这4个模块的讲解，条理很清晰（里面还有tkinter等其他内容，不想看的话可以不看）

然后《python金融大数据分析》《利用python进行数据分析》两本根据自己的需求选择一本来学习吧（如果对金融方面没有需要的话，建议学后者。如果能两本都学了就更好了，不过我自己还没学完啊(lll￢ω￢)）

《Mastering pandas for finance》这本书对pandas讲得很好，比网上那些什么“1小时搞定pandas”之类的好多了，不过没有中文翻译版。虽然是全英文，但如果题主英语基础还好的话，是可以学习的，不会看得很费劲。

链接：http://pan.baidu.com/s/1dEWOtO1 密码：3qkr

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如何系统地学习Python？这份宝藏系统学习路线，一定要收藏！

首先给自己规划一条系统的学习路线，先学什么，后学什么。然后按照这条学习路线，每天给自己安排一定的学习任务，保证代码量。在学习的过程中，做好笔记，把重要的知识点都记录下来，方便以后查阅和复习，定期对以前的知识点进行归纳和总结，不至于学了新的知识忘了以前学过的。

Python比较简单，容易学习和掌握，对于没有编程基础的人来说比较容易上手。开发环境的搭建也比较方便，不需要配置复杂的运行环境，更不需要配置分布式集群，下载安装就能做实验了。

这是我给你介绍的的Python学习路线，挺全面的，可以参考一下。

第一部分：Python语言基础

第二部分：数据库开发技术

第三部分web前端

第四部分：Python web开发

第五部分：Python web项目

第六部分：Linux

第七部分：NoSQL

第八部分：数据可视化

第九部分：爬虫技术

第十部分：人工智能

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