大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python怎么实践的问题，于是小编就整理了3个相关介绍学习Python怎么实践的解答，让我们一起看看吧。
- 学习完Python《从入门到实践》这本书后，有什么进阶的书值得一看？
- 如何快速从python基础理论转入应用实战？
- 大四保研学生如何在本科毕业后的暑假找机器学习、数据挖掘方向的实习，需要提前学习准备一些什么东西呢？
学习完Python《从入门到实践》这本书后，有什么进阶的书值得一看？
python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！
感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。
1.1 数学建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 概率论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门
2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的选择2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、字典2.2.4 条件语句与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy
3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的保存第4章 常用科学计算模块快速入门
4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储
6.1 关系型数据库MySQL6.1.1 初识MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析
7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理
8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础
9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参
10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 目标函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级
11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 193
12.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐[_a***_]看算法场景
13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战
希望对你有帮助！！！
如何快速从python基础理论转入应用实战？
相信小伙伴们都知道，目前Python主打的两个方向：其一是网络爬虫，其二是web开发。如果将这两者完美的结合起来，可以说是天作之合。如果你前端和后端都搞得定，那么恭喜你，全栈工程师的这份殊荣是你的了。
Python语言的设计秉承的原则是“优雅”、“明确”、“简单”。比方说用这三门语言完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要10行或者20行就可以搞定。如此高效的语言，你值得拥有~~关于Python的介绍，小伙伴们可以阅读：Python、C 还是J***a，零基础的小白想学习编程应该挑选哪门语言？
学习Python需要明确的学习路线图，下面分别是Python网络爬虫和web方向需要学习的知识点。
Python网络爬虫学习涉及的内容主要有：Python入门知识、web前端知识、爬虫基础知识、爬虫进阶知识等等，一步一步循序渐进。每一个阶段学习到的知识都特色丰富，从简单到复杂。
Python web方向涉及的内容主要有：搭建环境、面向对象编程（OOP）、HTML知识、Django、Tornado、项目思想、多进程等等，同样的，每个学习阶段，都有大量的知识点等着我们去挖掘。
学习过程是煎熬的，而且循序渐进。当你的基础部分学完了，之后你也肯定会忘记一部分，本自己以为掌握好的知识点，等到用时候发现自己还是不知道怎么用。不用慌，这个问题不大~~这是学习的必经之路，温故而知新，当你再回去复习基础知识，你会有更深入的认识（蓦然回首，那人却在灯火阑珊处）。我们都处于奋斗的时代，别因为小小困难而轻易放弃，学习更是要耐得住寂寞，不可急于求成。
Stay hungry, stay foolish~我们都知道目前Python正当红，学好Python对日后的发展肯定有帮助，人生苦短，让Python来助力你的高薪人生吧！
大四保研学生如何在本科毕业后的暑***找机器学习、数据挖掘方向的实习，需要提前学习准备一些什么东西呢？
软件的话主要学习下Python编程！
再复习下概率论，矩阵分析，统计学，熵的计算，交叉熵，熵率等等概念，最好对自然语言有一定的了解，对于机器学习还是非常有用的。
再学习下机器学习的理论资料，区分监督学习与无监督机器学习，再学习下几个主流的神经网络算法，最好能够理解，比如CNN，RNN等，知道它们之间的区别。
然后最好在GitHub上找几个例程代码跑一跑，然后分析下结果，再修改相关参数，再训练看看结果，其实机器学习主要就是算法，算法的理解是最主要的。算法理解了，其它的都就简单了，慢慢培养自己的兴趣吧，这玩意在实际应用中看着挺有趣，但是，学习起来，还是非常枯燥的，毫无乐趣可言，特别是盯着一堆堆代码，一个个算法抓耳挠腮的时候！
到此，以上就是小编对于学习python怎么实践的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python怎么实践的3点解答对大家有用。
