python怎么样好学吗

从未接触过编程，首先应该选择一门语言那么我推荐python

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《Python3破冰人工智能从入门到实战》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。

第 1章u3000从数学建模到人工智能

1.1u3000数学建模
1.1.1u3000数学建模与人工智能1.1.2u3000数学建模中的常见问题1.2u3000人工智能下的数学1.2.1u3000统计量1.2.2u3000矩阵概念及运算1.2.3u3000概率论与数理统计1.2.4u3000高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

第2章 Python快速入门

2.1u3000安装Python
2.1.1u3000Python安装步骤2.1.2u3000IDE的选择2.2u3000Python基本操作2.2.1u3000第 一个小程序2.2.2u3000注释与格式化输出2.2.3u3000列表、元组、字典2.2.4u3000条件语句与循环语句2.2.5u3000break、continue、pass2.3u3000Python高级操作2.3.1u3000lambda2.3.2u3000map2.3.3u3000filter

第3章u3000Python科学计算库NumPy

3.1u3000NumPy简介与安装
3.1.1u3000NumPy简介3.1.2u3000NumPy安装3.2u3000基本操作3.2.1u3000初识NumPy3.2.2u3000NumPy数组类型3.2.3u3000NumPy创建数组3.2.4u3000索引与切片3.2.5u3000矩阵合并与分割3.2.6u3000矩阵运算与线性代数3.2.7u3000NumPy的广播机制3.2.8u3000NumPy统计函数3.2.9u3000NumPy排序、搜索3.2.10u3000NumPy数据的保存

第4章u3000常用科学计算模块快速入门

4.1u3000Pandas科学计算库
4.1.1u3000初识Pandas4.1.2u3000Pandas基本操作4.2u3000Matplotlib可视化图库4.2.1u3000初识Matplotlib4.2.2u3000Matplotlib基本操作4.2.3u3000Matplotlib绘图案例4.3u3000SciPy科学计算库4.3.1u3000初识SciPy4.3.2u3000SciPy基本操作4.3.3u3000SciPy图像处理案例第5章u3000Python网络爬虫5.1u3000爬虫基础5.1.1u3000初识爬虫5.1.2u3000网络爬虫的算法5.2u3000爬虫入门实战5.2.1u3000调用API5.2.2u3000爬虫实战5.3u3000爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1u3000多进程5.3.2u3000多线程5.3.3u3000协程5.3.4u3000小结

第6章u3000Python数据存储

6.1u3000关系型数据库MySQL
6.1.1u3000初识MySQL6.1.2u3000Python操作MySQL6.2u3000NoSQL之MongoDB6.2.1u3000初识NoSQL6.2.2u3000Python操作MongoDB6.3u3000本章小结6.3.1u3000数据库基本理论6.3.2u3000数据库结合6.3.3u3000结束语

第7章u3000Python数据分析

7.1u3000数据获取
7.1.1u3000从键盘获取数据7.1.2u3000文件的读取与写入7.1.3u3000Pandas读写操作7.2u3000数据分析案例7.2.1u3000普查数据统计分析案例7.2.2u3000小结

第8章u3000自然语言处理

8.1u3000Jieba分词基础
8.1.1u3000Jieba中文分词8.1.2u3000Jieba分词的3种模式8.1.3u3000标注词性与添加定义词8.2u3000关键词提取8.2.1u3000TF-IDF关键词提取8.2.2u3000TextRank关键词提取8.3u3000word2vec介绍8.3.1u3000word2vec基础原理简介8.3.2u3000word2vec训练模型8.3.3u3000基于gensim的word2vec实战

第9章u3000从回归分析到算法基础

第10章 从K-Means聚类看算法调参

10.1u3000K-Means基本概述
10.1.1u3000K-Means简介10.1.2u3000目标函数10.1.3u3000算法流程10.1.4u3000算法优缺点分析10.2u3000K-Means实战

第11章 从决策树看算法升级

11.1u3000决策树基本简介
11.2u3000经典算法介绍11.2.1u3000信息熵11.2.2u3000信息增益11.2.3u3000信息增益率11.2.4u3000基尼系数11.2.5u3000小结11.3u3000决策树实战11.3.1u3000决策树回归11.3.2u3000决策树的分类

第12章 从朴素贝叶斯看算法多变u3000193

12.1u3000朴素贝叶斯简介
12.1.1u3000认识朴素贝叶斯12.1.2u3000朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3u3000朴素贝叶斯算法的优缺点12.2u30003种朴素贝叶斯实战

第13章 从推荐系统看算法场景

13.1u3000推荐系统简介
13.1.1u3000推荐系统的发展13.1.2u3000协同过滤13.2u3000基于文本的推荐13.2.1u3000标签与知识图谱推荐案例13.2.2u3000小结

第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅

14.1u3000初识TensorFlow
14.1.1u3000什么是TensorFlow14.1.2u3000安装TensorFlow14.1.3u3000TensorFlow基本概念与原理14.2u3000TensorFlow数据结构14.2.1u3000阶14.2.2u3000形状14.2.3u3000数据类型14.3u3000生成数据十二法14.3.1u3000生成Tensor14.3.2u3000生成序列14.3.3u3000生成随机数14.4u3000TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！