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推荐资料的问题，于是小编就整理了4个相关介绍学习python推荐资料的解答，让我们一起看看吧。
- 用python做机器学习有哪些资料推荐？
- 月薪2万大数据程序员，为啥必须学点Python路线资料？
- 每天学Python进阶1小时，学会args+kwargs资料很难吗？
- python如何进行桌面开发？有哪些资料可供参考？
用python做机器学习有哪些资料推荐？
sklearn, 去***下载，里面讲解非常详细，同时还要学习一个pandas，numpy，matplotlib。***的话直接在爱奇里搜机器学习，有一个免费的系列***，希望能帮助到你。记住，是免费的。
如今确实挺多诸如数据分析、机器学习的岗位选择使用python做开发的多，那么，如果是想从事机器学习开发的话，该如何起步呢？
一 扎实python基础
要想把机器学习用起来，就得先掌握python的基础，诸如import、对象等的一些概念和使用要了然于心，否则基础不扎实的话，就会面临很多琐碎的问题。对于python基础的掌握，推荐慕课网教程，个人听过感觉还不错。 当然，书籍方法的话推荐《Python编程 从入门到实践》，此书可以充当字典，遇到不会的可以多翻翻。
二 熟悉掌握python常用的机器学习包
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数***算，像大部分机器学习的开发者都熟悉的Scikit Learn包一样，里面封装了很多算法，可以让我们事半功倍。但也相应的需要我们花时间去了解里面包的使用，在这里推荐去***看（***s://scikit-learn.org/stable），里面也提供了很多例子供我们参考和研习。当然，也可以购买相应的书籍，这里推荐《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》。此书涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。
三 掌握真正的内功算法
机器学习需要使用的算法是很多的，虽然前辈们已经为我们留下了各种包方便我们使用，但真正解决机器学习开发者级别的，还在于内功的深厚，也就是算法。 只有真正的弄懂了算法，在开发的过程中才能真正的知其然而又知其所以然。 懂得了算法，你才能知道为什么需要这样做，为什么那样做会产生那样的结果，如何更好的调参等。 如果没有算法做铺垫，很快就会迷失在调包的迷雾中，很难更近一步的往上。 在这里，推荐你去看吴恩达机器学习课程，这门课程在网易公开课上也有。 同时，也建议你去看机器学习的入门教材，也就是周志华出的《机器学习》，此书对于新手来说也算是一件宝物。在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：此书介绍机器学习的基础知识；讨论了—些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）后期还涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
学习的路上切记浮躁，要一步步的基础打捞了，才能以不变应万变。
最后祝你早日成为大佬。
月薪2万大数据程序员，为啥必须学点Python路线资料？
我们先来看下大数据一般的几个方向：方向一：运维方向，涵盖linux基础，原生Hadoop，华为Hadoop搭建运维，华为数据挖掘工具使用，数学算法方向二：运维方向，涵盖linux基础，原生Hadoop搭建运维，数学算法。方向三，开发方向，涵盖linux基础，原生Hadoop搭建运维，数学算法，Python（后期）所以，开发语言在大数据里面是必不可少的，而简单易学，上手快的Python语言，将作为大数据的首选语言！互联网行业的薪资高、发展前景好，已经是人尽皆知的事了。越来越多的人对编程有了兴趣，想通过加入大公司实现人生逆袭，我们身边也涌现出了一些从零学习、变身大神的励志故事。但更多的人还是选择观望：有人觉得编程太难了，肯定学不会；有的想学编程，但不知道怎么学，甚至连学哪门语言都拿不准。而一些早早付出行动，找到学习方法入门的人，现在早已月薪过万，开始人生的新一页了。种一棵树最好的时间是10年前，其次是现在！如果真的想学习编程，在2018年，Python绝对是你不能忽视的一门语言。
每天学Python进阶1小时，学会args+kwargs资料很难吗？
肯定是可以的。
学习贵在坚持。每天一小时虽然不多，但也不算少。如果每天都能坚持下来去学习一小时的Python，经过几个月时间就会有很明显的变化，要理解这些东西不是难事。
当然，再坚持花时间的同时，还需要讲究使用的学习资料和学习方法，达到事半功倍的效果 反之事倍功半就太浪费时间了。
总之坚持去学吧，祝你获得想要的知识，达到想去的高度！
python如何进行桌面开发？有哪些资料可供参考？
这里介绍3个python桌面开发的包，分别是tkinter,wxpython和pyqt，这3个包都可以快速的开发出桌面应用，下面我简单介绍一下这3个包的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.tkinter：这个是python自带的开发桌面GUI的标准库，不需要安装，跨平台、可移植性高，支持主流的操作系统，像Windows,Linux,Mac等，python自带的IDLE就是***用这个包开发，简单易学，容易上手，适合小型项目的开发，入门GUI开发的话，可以试一下这个包，***资料***s://docs.python.org/2/library/tkinter.html：
程序运行如下：
2.wxpython：这是python一个优秀、成熟的跨平台GUI包，但不是自带的标准库，需要单独安装，支持的组件众多，可以帮助程序员快速的创建功能齐全、界面友好的GUI界面，应用广泛，非常适合中小型项目的开发，***资料***s://docs.wxpython.org/,可以参考学习一下，下面我简单介绍一下安装和使用：
安装，这里直接在cmd窗口输入命令“pip install wxpython”就行，如下：
安装成功后，就可以进行简单的测试了，代码如下，一个简单编辑器：
程序运行截图如下：
3.pyqt：这个是Qt提供给python的一个接口包，Qt功能强大，组件众多，可以快速构建用户GUI界面，所以pyqt的功能也十分强大，借助于Qt，我们可以构建桌面应用，下面我简单介绍一下pyqt的安装和使用，***资料***://pyqt.sourceforge.net/Docs/PyQt5/：
安装pyqt5，这个直接在cmd窗口输入“pip install pyqt5”就行，如下：
测试代码如下，一个简单的计算器：
程序运行截图如下：
当然，你也可以借助designer.exe直接拖拽控件，完成GUI界面开发，如下，最后打包成py文件就行：
目前，就介绍这3个包吧，网上也有许多这方面的教程，感兴趣的话，可以搜搜，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
到此，以上就是小编对于学习python推荐资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python推荐资料的4点解答对大家有用。