學習python入門的個人建議及資料

以前好多人使用matlab（octave）做機器學習的，吳恩達老師以前在機器學習課也是用matlab（octave），但近幾年，python已經成為機器學習熱門的工具，吳恩達老師的深度學習課程已經用python3.6了，時代在進步，識時務者為俊傑，為了理解和應用機器學習技術，以及進行數據分析，你需要學習 python。

python學習，入門最重要，至少要學到碰到問題能查百度的程度。

python安裝：

關於python安裝包，我推薦下載Anaconda，Anaconda是一個用於科學計算的Python發行版，支持 Linux, Mac, Windows系統，提供了包管理與環境管理的功能，可以很方便地解決多版本python並存、切換以及各種第三方包安裝問題。下載地址：https://www.anaconda.com/download/ 推薦選Anaconda （python 3.6版本）

IDE：推薦使用pycharm，社區版免費，下載地址：https://www.jetbrains.com/

python入門的資料推薦：

1.利用python進行數據分析：這本書含有大量的實踐案例，你將學會如何利用各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解決各式各樣的數據分析問題。

這個是我看的第一本python入門資料，如果把代碼都運行一次，基本上就能解決數據分析的大部分問題了。

下載地址：建議購買書，源代碼可以上百度搜索

2.python入門筆記：

作者李金，這個是jupyter notebook文件，把python的主要語法演示了一次，值得推薦。

下載地址：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1snmeqlR 密碼：hkv8

3.南京大學python視頻教程：

這個教程非常值得推薦，python主要語法和常用的庫基本涵蓋了。

視頻下載地址：https://yun.baidu.com/s/1cCbERs 密碼:7thx

看完這三個資料，python基本入門了，可以使用scikit-learn等機器學習庫來解決機器學習的問題了。

代碼的版本升級：

可以利用Python內置工具2to3.py，幫你自動將Python2的代碼轉換為Python3的代碼的。這個腳本的位置位在Python安裝的根目錄Python27ToolsScripts2to3.py。

如果上述不加-w參數，則默認只是把轉換過程所對應的diff內容列印輸出到當前窗口而已。加了-w，就是把改動內容，寫回到原先的文件了。

以上是個人建議，歡迎批評指正。

知識更新非常快，需要一直學習才能跟上時代進步，舉個例子：吳恩達老師在深度學習課上講的tensorflow使用，這個肯定是他近兩年才學的，因為谷歌開源了tensorflow也就很短的時間。