python官网手机版（先学的Python）

有一个明确的方向首先，我们需要知道自学Python编程的目的是什么，也就是我们会在哪个方向使用Python进行开发工作。不同方向的Python学习曲线不一样。首先，对于Python基础部分，比如数据结构、语法、函数等。即使想通过培训学习，也建议提前自学掌握基本的Python内容。Python编程环境分两步快速设置，首先安装Python环境，然后安装Python开发IDE，如下所示:通过Anaconda安装PythonAnaconda指的是一个开源的Python发行版，其中包含了超过180个科学包，比如conda和Python Anaconda及其依赖项。如上，在设置中设置Python解释器，我们选择Python3.exe，点击应用，等待系统配置，可能需要很长时间。

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1、先学的Python？

有一个明确的方向

首先，我们需要知道自学Python编程的目的是什么，也就是我们会在哪个方向使用Python进行开发工作。Python作为一种应用广泛的编程语言，可以用在很多方向，比如数据挖掘分析、AI人工智能、前端应用开发、Linux运维、自动化、测试等。不同方向的Python学习曲线不一样。

无论是想通过学习Python来谋求行业内的新工作，还是想在现有行业内做得更多，有一个明确的学习目标是必不可少的。

在我们有了明确的方向后，让我们 让我们来看看学习Python的方法。

首先，对于Python基础部分，比如数据结构、语法、函数等。，如下图所示。这些内容可以通过一些网站和书籍自学，难度很低。如果你有其他语言的编程基础，学起来会更容易。即使想通过培训学习，也建议提前自学掌握基本的Python内容。

您可以通过以下学习Python基础知识:

文献课程

廖雪峰 的官方网站

echo 10-@ . com www . liaoxuefeng . com/wiki/0014316089557264 a6b 348958 f 449949 df 42 a6d 3a 2 e 542 c 000

Python基础教程|菜鸟教程

http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html

W3C学校

https://www.w3cschool.cn/position/kqc20f.htmlPython 100例

http://www.runoob.com/python/python-100-examples.html视频教程

大规模开放在线course.com

https://www.imooc.com/网易云

https://study.163.com/社区

Python中文社区wiki

echo 10-@ .com Python-Chin—— Python中文开发者社区

https://www.pythontab.com/

等我们掌握了Python的基础之后，再根据自己的Python应用方向来确定后续的学习方法。

以我个人的理解，对于数据挖掘分析、自动化测试、Linux自动化运维、测试等方向，有了Python基础，如果有相关行业经验，基本上就不用 t不需要考虑参加其他培训，因为这种学习曲线比较简单，整个知识技能体系比较简单，技术复杂度和学习成本比较低。同时上面介绍了很多网上的免费教程，足以帮助我们后续的学习。我们需要考虑的是如何将所学应用到实际工作中，从而提高工作效率和质量。

另外，比如AI人工智能、前端应用开发等方向，需要系统的知识结构，学习曲线复杂。如果难以通过自学构建完整的知识能力体系，效果也难以保证，容易事倍功半，偏离方向。所以这种方向建议参加培训学习。

最后，如果为了改变工作方向(转行)而选择学习Python编程，虽然我们的主观动能可以帮助我们克服很多困难，但我们还是建议考虑一些客观因素，比如我市相关行业的发展现状，行业内相关人才的就业需求和要求。关于培训和学习，也需要结合上面提到的。在选择培训机构时，建议多考虑就业问题，比如根据自身条件和现状咨询相关培训机构，先了解可以培训的技能，相关企业是否提供晋升机会，该专业在机构的就业率和薪资待遇等等。

Python编程环境分两步快速设置，首先安装Python环境，然后安装Python开发IDE，如下所示:

通过Anaconda安装PythonAnaconda指的是一个开源的Python发行版，其中包含了超过180个科学包，比如conda和Python Anaconda及其依赖项。

我们从Anaconda官方网站下载Anaconda，网址如下:

建议https://www.continuum.io/downloads选择安装Python版本。下载完成后，双击启动安装程序。安装过程中注意以下几点:

如上，我们选择 "只有我(推荐) "来安装。如果 "为所有用户安装在安装过程中被选中，那么我们卸载Anaconda，然后重新安装它。如上所述，安装路径不应包含空格或中文(unicode编码)。

如上，不要检查 "将Anaconda添加到我的path环境变量。 "in "高级选项和。如果勾选，可能会影响其他程序的使用。

如上所述，如果您使用Anaconda安装或更新第三方库，您可以打开Anaconda Navigator或 "蟒蛇P "在开始菜单中。电源提示 "(类似于 "CMD终端 "在Windows中)。

使用集成开发环境Pycharm编写Python代码，这是一个Python IDE，有一套完整的工具，可以帮助用户提高使用Python语言开发时的效率，如调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等。此外，IDE还提供了一些高级功能来支持Django框架下的专业Web开发。皮查姆 的官网下载地址如下:

7-@ .com www.jetbrains.com/pycharm/download/# section = Windows下载完毕后，双击启动安装程序。安装过程很简单，这里就不解释了。

安装完成后，如果需要运行程序，需要先添加一个解释器。

如上，在设置中设置Python解释器，我们选择Python3.exe，点击应用，等待系统配置，可能需要很长时间。您可以通过左下角看到配置进度。

使用Pycharm安装和更新第三方库

如上，如果我们需要添加一个新模块，点击绿色加号，然后直接搜索pymysql，然后点击 "安装包 "来安装它。

好的开始，你好世界。下面的例子是我们用Python开发的第一个例子，即output "你好世界！ "。

2、除了matplotlib外？

:推荐一个新的Python数据可视化模块——plotlyexpress。

Plotly ExpressPlotly Express是一个新的高级Python数据可视化库，它是Plotly.py的高级包，为复杂的图表提供了简单的语法。只需一次导入，大多数绘图只需要一次函数调用并接受一个整洁的Pandas数据框架，您可以创建丰富的交互式绘图。

Plotly Express安装约定，使用pip进行安装。

Install Plotly _ Expressly支持scatt:图表类型的构建。在散点图中，data_frame的每一行都由2D空间中的一个符号表示。在scatt: 3D散点图中，data_fram:极坐标散点图中，data_frame的每一行都由极坐标中的一个符号表示。在scatt:三元散点图中，data_frame的每一行都由三元坐标中的一个符号表示。在scatt:的Mapbox散点图中，data_frame的每一行都由Mapbox地图上的一个符号表示。在scatt:的地理散点图中，data_frame的每一行都由地图上的一个符号表示。在scatt:散点图矩阵(或SPLOM)中，data_frame的每一行由多个符号标记表示，并且在2D散点图的网格的每个单元中有一个符号标记，其相对于彼此绘制每一对维度。在density_contour:密度等值线图中，线data_frame组合在一起作为轮廓标记，以显示值的集合函数histfunc(例如，count或sum)的2D分布Z。在d:密度热图中，行data_frame被组合成彩色矩形图块，以显示值的集合函数histfunc(例如，count或sum)的2D分布Z。在lin:的2D线图中，data_fram:的极坐标图中，data_fram:三元图中，data_fram:的Mapbox图中，每条线data_fram:的地理地图中，每个线data_frame在地图上被表示为折线标记的顶点。在parallel_coordinat:的平行坐标图中，data_frame的每一行都用一个虚线标记来表示，它经过一组平行轴，每个平行轴对应一个平行轴维度。在parallel_cat:的平行范畴(或平行集)图中，每一行data_f框架与具有相同值的其他行组合，然后通过一组平行轴将尺寸绘制为折线标记，每个平行轴对应一个尺寸。在ar:累积面积图中，data_fram:条形图中，data_fram:的极坐标图中，data_fram:小提琴图中，data_fram:的方框图中，data_fram:条形图中，data_fram:直方图中，data_frame行被组合成矩形标记，以显示1D分布y(或x，如果方向是 h )的集合函数histfunc(例如，count或sum)的值。在choropl:的等效面积图中，data_frame的每一行都由地图上的彩域标记表示。Gapminder数据集显示，我们使用gapminder数据集来体验Plotly Express。

Gapminder数据集显示了2007年各国/地区人均预期寿命与人均GDP之间的趋势:它包括了1952年至2007年世界各国和/或地区人口与GDP发展之间的趋势。

国家:国家，大陆:大陆，亚洲年:年，1952年LifeExp:预期寿命，44POP:人口，556263527GdpPercap:平均GDP，400.448611iso_alpha:国家代码，CHNiso_num:国家代码，156。体验它，让它变得简单。散点图散点图常用参数描述:

数据帧:a 整洁 熊猫。DataFramex: (string:列data_frame的名称)该列中的值用于沿笛卡尔坐标的X轴定位标记。对于水平直方图()，这些值用作输入histfunc。y:(String:列data_frame的名称)此列中的值用于在笛卡尔坐标中沿Y轴定位标记。对于垂直直方图()，这些值用作输入histfunc。Color: (string:列data_frame的名称)该列中的值用于指定标记的颜色。Size: (string:列名data_frame)该列中的值用于指定标签大小。Color_continuous_scale:(有效CSS颜色字符串列表)当所表示的列颜色包含数字数据时，该列表用于构建连续的颜色刻度。在plotly_express.colors子模块中有各种有用的颜色代码，尤其是plotly_express。颜色。顺序地被Plotly _ Express。颜色。diverging and plotly _ express . colors . circular . Title:(string)图的标题。Template: (string或Plotly.py template对象)图形模板的名称或定义。Width:(整数，默认无)图形宽度(以像素为单位)。Height:(整数，默认为600)图形的高度(以像素为单位)。用散点图描述人口和GDP增长趋势。

scatter_geo常用参数描述

数据帧: "整洁 "熊猫。data frame lat:(string:data _ frame)该列的值用于根据地面地图上的纬度定位标记。Lon: (string: data_frame)该列的值用于根据地面地图上的经度定位标记。Locations: (string: data_frame)该列中的值将根据locationmode映射到经度/纬度。Locationmode: (string，其中一个 "ISO-3 amp；"， "美国-州 "和 "国家名称及名称)被确定为匹配位置地图上的区域。Color: (string: data_frame)该列的值用于指定标记的颜色。Size: (string: data_frame)该列的值用于分配标签大小。Color_continuous_scale:(一个有效css- color字符串的列表)这个列表用来包含彩色的数字数据。中提供了各种有用的色标。Plotly_express.colors子模块，尤其是plotly _ express . colors . sequential、plotly _ express . colors . diverging和plotly_express.colors.cyclicaL.title: (string)图形的标题。Width:(整数，默认值)None)以像素为单位的图形宽度。Height:(整数，默认值)600)以像素为单位的图形高度。用地理散点图描述全球人口和GDP

折线图常用参数描述

数据帧: "整洁 "熊猫。DataFramex: (string: data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿X轴定位标记。水平直方图()，这些值用作histfunc.y: (string: data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿Y轴定位标记。垂直直方图()，这些值用作hist func . color:(string:data _ frame)该列的值用于指定标签的颜色。Facet_col: (string: data_frame)该列中的值用于给水平平面子图分配标记。Title: (string)图形标题。Width:(整数，默认值)None)以像素为单位的图形宽度。Height:(整数，默认值)600)以像素为单位的图形高度。用折线图描述中美两国从1952年到2007年的人口增长趋势。

条形图常用参数描述

数据帧: "整洁 "熊猫。DataFramex: (string: data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿X轴定位标记。水平直方图()，这些值用作histfunc.y: (string: data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿Y轴定位标记。垂直直方图()，这些值用作hist func . color:(string:data _ frame)该列的值用于指定标签的颜色。Facet_row: (string: data_frame)该列的值用于在垂直方向上给平面子图分配一个标记。Facet_col: (string: data_frame)该列中的值用于给水平平面子图分配标记。Text: (string: data_frame)该列的值在图中显示为文本标签。Title: (string)图形标题。Template: (string或Plotly.py template对象)图形模板名称或定义。Width:(整数，默认值)None)以像素为单位的图形宽度。Height:(整数，默认值)600)以像素为单位的图形高度。用柱状图描述1952年至2007年中美两国人口增长趋势。

choropleth的常用参数描述

数据帧: "整洁 "熊猫。data frame lat:(string:data _ frame)该列的值用于根据地面地图上的纬度定位标记。Lon: (string: data_frame)该列的值用于根据地面地图上的经度定位标记。Locations: (string: data_frame)该列中的值将根据locationmode映射到经度/纬度。Locationmode: (string，其中一个 "ISO-3 amp；"， "美国-州 "和 "国家名称及名称)被确定为匹配位置地图上的区域。Color: (string: data_frame)该列的值用于指定标记的颜色。Size: (string: data_frame)该列的值用于分配标签大小。Color_continuous_scale:(一个有效css- color字符串的列表)这个列表用来包含彩色的数字数据。中提供了各种有用的色标。Plotly_express.colors子模块，尤其是plotly _ express . colors . sequential、plotly _ express . colors . diverging和plotly _ express . colors . cyclic . titl

3、Python真的没有用吗？

，谢谢你的邀请！我 我很高兴回答这个问题。我最近正好在做这方面的研究。

python是否有用，取决于你用在什么地方。不可否认，随着学习python的人越来越多，python领域的就业竞争也越来越激烈。但要知道，还有很多适合python发挥作用的领域，却往往被很多人所忽略。最有价值的领域之一是金融领域的量化投资。

量化投资(Quantitative investment)是指通过数量化、模型化的方法和计算机程序进行投资并获取收益的交易。量化投资在海外已经有30多年的历史，占市场交易量的70%。相比较而言，国内量化投资还处于起步阶段，发展空间巨大。目前市场处于量化人才稀缺状态，既懂金融交易又懂计算机编程的人少之又少，是市场竞争的对象。

各种基金都在研究量化投资，但还没有。;一直不热，推出的产品也不多。直到2014年突然火了起来。目前，它正面临着前所未有的发展机遇。量化投资大致经历了以下几个阶段:

1.股票是在2010年发行的在期货之前，量化投资并没有显示出优势，很少有人研究。

2.2010-2013年市场处于熊市，套利机会不多。而且这个时候关注资本市场的人也不多。但因为套期保值，少部分有先见之明的机构开始研究量化投资，在期货套利和股票阿尔法套利中也应该赚了一些钱。

3.从2014年到2015年9月，市场经历了暴涨暴跌。中间出现了一大波分级基金套利、可转债套利、ETF套利、现金套利等套利机会。然后，一些量化对冲基金在市场暴跌时经受住了回撤的考验。量化投资在这个阶段发展很快。

4.2015年9月——现在，由于市场需求不断扩大，量化投资面临前所未有的发展机遇。

为什么要用Python做量化？

目前，Python已经占据了量化投资领域的主流地位，覆盖了从数据采集到策略回测再到交易的全业务链条。Python是一种全面均衡的语言，既能满足系统应用的开发，又能满足数据统计分析等计算需求。尤其是在数据分析方面，没有其他语言能像Python一样擅长计算并保持优秀的性能。

随着对开发力的重视和科学技术的不断发展，Python逐渐获得了越来越多的青睐。与其他语言相比，python有很大的优势:

(一)Python的普遍性

Python 的通用性使其能够满足各种开发需求，为开发者提供了多种选择:Python可以用于系统操作、Web开发、服务器管理、部署脚本、科学建模等等。即使是其他行业不相关的人，用Python也能轻松完成项目。

(B)促进教育

2017年10月11日，教育部考试中心发布关于NCRE系统调整的通知，决定自2018年3月起在会计机二级考试中增加Python语言编程作为科目。目前一些省级信息技术课程改革方案已经，Python已经确定进入省级信息技术高考。2018年起，不少省级信息技术教材将编程语言从vb改为Python。

(3)大型企业的赞助

Python在2006年得到了Google的大力帮助，从那以后Google的很多渠道和应用都在使用Python。Google已经创建了很多使用Python的指南和教程。在开发者这一类，Google持续贡献了很多文档和支持的东西，一直在免费宣传Python。

(D)大数据的兴起和发展

大数据的兴起和发展有力地推动了Python的发展，Python是成功应用于人工智能、机器学习等高科技。同时，Python在分析处理数据的过程中非常方便和容易，间接解决了大数据的一些问题。

展望未来，在金融科技、量化投资、大数据量化、精准画像、自然语言处理等落地方向。仍将是重点，势必会吸引越来越多的关注和资源。单词 "量化与分析和 "Python "是当前的焦点。

目前，量化投资、智能投顾、信用评级、新闻监测、舆情分析等大量相关技术和算法已经应用于金融领域，融合程度日益加深。与其他领域相比，金融领域的算法应用有其自身的特点:一是信息来源多，部分数据是非结构化的；二是应用的算法在不同的应用场景甚至策略之间差异较大，比如投资交易的量化策略，智能投顾中的用户画像，新闻处理和大数据中的自然语言处理，都涉及到不同种类的算法；第三，投资中各种影响因素之间的逻辑关系复杂模糊；另外，很多财务问题不是单目标优化，也不是封闭信息集。Python是这种情况下最合适、最优秀的语言。

选择你想学的技术和选择你想去的大学一样重要。如果你选错了，你就赢了。;将来你得不到你喜欢的高薪工作，反而会有很多麻烦。目前我们的专栏课程是提供python量化投资应用开发培训。聘请了业内知名专家 "量化大橙 "老师来讲课。大橙老师本硕毕业于北京大学，有多年量化投资和培训经验。他专注于python应用开发、金融衍生品交易、投资策略开发等领域，从事多项量化投资和金融大数据研究项目，精通python、Java、SAS等编程语言和统计分析工具。通过对栏目课程的学习，帮助你切换人生跑道，早日登顶。

3-@ .com Python是一种脚本语言，也就是中间件语言，它的内核还是用纯C性能表示的。语法最简洁，基本环境小巧灵活。

Python的核心是简洁、直接、清晰。Python认为只有一种最好的，它只呈现最好的一面。Python s语法本身就是伪代码的最佳实践，这个伪代码还是可以运行的。这使得Python门槛低，编程效率高。

我 我知道Python的课程体系 "如鹏网 "之前，这是相当详细的。你可以参考它，它 这很好。哪里有网络就可以了解到。如果你有任何问题，请随时提问。老师实时在线答疑，口碑不错。基本上都是被人吸引。

第1部分:Python语言基础第2部分:数据库开发第3部分:web前端第4部分:Python web开发第5部分点:Python web项目(项目截图可在Rupeng.com官网找到)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。详情可以去Rupeng.com官网了解。每章后面都有详细的练习和面试口才题，需要录音提交，为以后的面试做准备。有新课程、新技术更新，以及

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