零基礎(chǔ)學(xué)Python應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些入門知識

關(guān)于零基礎(chǔ)怎么樣能快速學(xué)好Python的問題，百度提問和解答的都很多，你可以百度下看看。我覺得從個人自學(xué)的角度出發(fā)，應(yīng)從以下幾個方面來理解：

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1 為什么選擇學(xué)python？

據(jù)統(tǒng)計零基礎(chǔ)或非專業(yè)的人士學(xué)python的比較多，據(jù)HackerRank開發(fā)者調(diào)查報告2018年5月顯示（見圖），Python排名第一，成為最受歡迎編程語言。Python以優(yōu)雅、簡潔著稱，入行門檻低，可以從事Linux運維、Python Web網(wǎng)站工程師、Python自動化測試、數(shù)據(jù)分析、人工智能等職位，薪資待遇呈上漲趨勢。

2 入門python需要那些準(zhǔn)備？

2.1 心態(tài)準(zhǔn)備。編程是一門技術(shù)，也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等，技藝純熟的背后肯定付出了長時間的反復(fù)練習(xí)。不要相信幾周速成，也不能急于求成。編程的世界浩瀚無邊，所以請保持一顆敬畏的心態(tài)去學(xué)習(xí)，認真對待寫下的每一行代碼，甚至每一個字符。收拾好自己的心態(tài)，向著編程的世界出發(fā)。第一步至關(guān)重要，關(guān)系到初學(xué)者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路，并堅持走下去。

2.2 配置 Python 學(xué)習(xí)環(huán)境。選Python2 還是 Python3？入門時很多人都會糾結(jié)。二者只是程序不兼容，思想上并無大差別，語法變動也并不多。選擇任何一個入手，都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇，那請選擇 Python3，畢竟這是未來的趨勢。

編輯器該如何選？同樣，推薦 pycharm 社區(qū)版，配置簡單、功能強大、使用起來省時省心，對初學(xué)者友好，并且完全免費！其他編輯器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。

操作環(huán)境？Python 支持現(xiàn)有所有主流操作平臺，不管是 windows 還是 mac 還是 linux，都能很好的運行 Python。并且后兩者都默認自帶 Python 環(huán)境。

2.3 選擇自學(xué)的書籍。我推薦的書的內(nèi)容由淺入深，建議按照先后順序閱讀學(xué)習(xí)：

2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程，簡單直白，沒有廢話。就算沒有基礎(chǔ)，你也可以像讀小說一樣，花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。

2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識的方方面面，內(nèi)容更加系統(tǒng)，有一定深度，有一定基礎(chǔ)之后學(xué)習(xí)會有更多的收獲。

2.4 學(xué)會安裝包。Python中有很多擴展包，想要安裝這些包可以采用兩種方法：

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在網(wǎng)上找到的需要的包，下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解壓縮該文件;

3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄，找到setup.py文件，然后輸入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd，敲pip install rsa。

3 提升階段需要恒心和耐力。

完成入門階段的基礎(chǔ)學(xué)習(xí)之后，常會陷入一個瓶頸期，通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候，需要的是反復(fù)練習(xí)，大量的練習(xí)。可以從書上的例題、作業(yè)題開始寫，再寫小程序片段，然后寫完整的項目。我們收集了一些練習(xí)題和網(wǎng)站。可根據(jù)自己階段，選擇適合的練習(xí)去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成，而不是淺嘗輒止。

3.1 多做練習(xí)。推薦網(wǎng)站練習(xí)：

crossin編程教室實例：相對于編程教室基礎(chǔ)練習(xí)著重于單一知識點，

編程實例訓(xùn)練對基礎(chǔ)知識的融會貫通；

hackerrank：Python 部分難度循序漸進，符合學(xué)習(xí)曲線

實驗樓：提升編程水平從做項目開始；

codewar：社區(qū)型編程練習(xí)網(wǎng)站，內(nèi)容由易到難；

leetcode：為編程面試準(zhǔn)備，對初學(xué)者稍難；

牛客網(wǎng)：提供 BAT 等大廠筆試題目；

codecombat：提供一邊游戲一邊編程；

projecteuler：純粹的編程練習(xí)網(wǎng)站；

菜鳥教程100例：基于 py2 的基礎(chǔ)練習(xí)；

3.2 遇到問題多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助于各大網(wǎng)站。推薦

stackoverflow：這是一個程序員的知識庫；

v2ex：國內(nèi)非常不錯的編程社區(qū)，不僅僅是包含程序，也包含了程序員的生活；

segmentfault：一家以編程問答為主的網(wǎng)站;

CSDN、知乎、簡書等

3.2.3 加入相關(guān)的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以隨時請教。

lm函數(shù)全稱

lm函數(shù)全稱是擬合線性模型函數(shù)。

lm函數(shù)是R語言中經(jīng)常用到的函數(shù),用來擬合回歸模型

python函數(shù)統(tǒng)計字符串中字母數(shù)學(xué)其他字符的個數(shù)

代碼如下：

text = "Hello Python,Hello 2021."

letter = 0

digital = 0

other = 0

for i in text:

if i.isalpha():

letter += 1

elif i.isdigit():

digital += 1

else:

other += 1

print('字母:{} 數(shù)字:{} 其他:{}'.format(letter,digital,other))

輸出：

字母:16 數(shù)字:4 其他:4

下面是Python內(nèi)置關(guān)于判斷字符串類型的方法介紹：

str.isalnum()

如果字符串中的所有字符都是字母或數(shù)字且至少有一個字符，則返回?True?， 否則返回?False?。 如果?c.isalpha()?，?c.isdecimal()?，?c.isdigit()?，或?c.isnumeric()?之中有一個返回?True?，則字符``c``是字母或數(shù)字。

str.isalpha()

如果字符串中的所有字符都是字母，并且至少有一個字符，返回?True?，否則返回?False?。字母字符是指那些在 Unicode 字符數(shù)據(jù)庫中定義為 "Letter" 的字符，即那些具有 "Lm"、"Lt"、"Lu"、"Ll" 或 "Lo" 之一的通用類別屬性的字符。 注意，這與 Unicode 標(biāo)準(zhǔn)中定義的"字母"屬性不同。

str.isascii()

如果字符串為空或字符串中的所有字符都是 ASCII ，返回?True?，否則返回?False?。ASCII 字符的碼點范圍是 U+0000-U+007F 。

3.7 新版功能.

str.isdecimal()

如果字符串中的所有字符都是十進制字符且該字符串至少有一個字符，則返回?True?， 否則返回?False?。十進制字符指那些可以用來組成10進制數(shù)字的字符，例如 U+0660 ，即阿拉伯字母數(shù)字0 。 嚴(yán)格地講，十進制字符是 Unicode 通用類別 "Nd" 中的一個字符。

str.isdigit()

如果字符串中的所有字符都是數(shù)字，并且至少有一個字符，返回?True?，否則返回?False?。 數(shù)字包括十進制字符和需要特殊處理的數(shù)字，如兼容性上標(biāo)數(shù)字。這包括了不能用來組成 10 進制數(shù)的數(shù)字，如 Kharosthi 數(shù)。 嚴(yán)格地講，數(shù)字是指屬性值為 Numeric_Type=Digit 或 Numeric_Type=Decimal 的字符。

str.isidentifier()

如果字符串是有效的標(biāo)識符，返回?True?，依據(jù)語言定義，?標(biāo)識符和關(guān)鍵字?節(jié)。

調(diào)用?keyword.iskeyword()?來檢測字符串?s?是否為保留標(biāo)識符，例如?def?和?class。

r語言lm函數(shù)可以做非線性回歸嗎

模型擬合

對于人口模型可以采用Logistic增長函數(shù)形式，它考慮了初期的指數(shù)增長以及總資源的限制。其函數(shù)形式如下。

首先載入car包以便讀取數(shù)據(jù)，然后使用nls函數(shù)進行建模，其中theta1、theta2、theta3表示三個待估計參數(shù)，start設(shè)置了參數(shù)初始值，設(shè)定trace為真以顯示迭代過程。nls函數(shù)默認采用Gauss-Newton方法尋找極值，迭代過程中第一列為RSS值，后面三列是各參數(shù)估計值。然后用summary返回回歸結(jié)果。

library(car)

pop.mod1 - nls(population ~ theta1/(1+exp(-(theta2+theta3*year))),start=list(theta1 = 400, theta2 = -49, theta3 = 0.025), data=USPop, trace=T)

summary(pop.mod)

在上面的回歸過程中我們直接指定參數(shù)初始值，另一種方法是采用搜索策略，首先確定參數(shù)取值范圍，然后利用nls2包的暴力方法來得到最優(yōu)參數(shù)。但這種方法相當(dāng)費時。

還有一種更為簡便的方法就是采用內(nèi)置自啟動模型(self-starting Models)，此時我們只需要指定函數(shù)形式，而不需要指定參數(shù)初始值。本例的logistic函數(shù)所對應(yīng)的selfstarting函數(shù)名為SSlogis

pop.mod2 - nls(population ~ SSlogis(year,phi1,phi2,phi3),data=USPop)

二、判斷擬合效果

非線性回歸模型建立后需要判斷擬合效果，因為有時候參數(shù)最優(yōu)化過程會捕捉到局部極值點而非全局極值點。最直觀的方法是在原始數(shù)據(jù)點上繪制擬合曲線。

library(ggplot2)

p - ggplot(USPop,aes(year, population))

名稱欄目：lm函數(shù)python,lm函數(shù)怎么求
文章來源：http://chinadenli.net/article31/dsiecpd.html

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