今天给大家分享一下python要怎么学呀(可能不是很专业哈)
时间线:我是在年的研究生入学前的那个暑假开始学的，当时想着暑假学点什么东西，听本校老师说，python很重要，可以先学着，于是开启了我的python学习之路
第一步:先下载软件
我下载的是Anaconda，我觉得对新人挺友好的，不需要特别懂python的环境什么的(安装教程可以在csdn上找找看哈)
第二步:看书籍或者是视频，跟着敲代码因为我本科的时候只上过一个学期的c++，基本没怎么接触代码，所以跟着敲能帮助理解代码。三大块:numpy、pandas和matplotlib
●先看《pvthon编程:从入门到实践》
学习python编程的基础知识
●再看《利用python进行数据分析第二
版》，这本书讲解的也很详细，遇到不会的基础问题，我就会查查这本书
如果不喜欢看书的话，也可以看视频哦，b站有免费入门视频的哈
第三步:学习机器学习知识，并用python实现
机器学习知识对于我们学统计的来说，重要性不言而喻呀。每学会一个机器学习模型之后，就用python实现一下，对于初学者，我们只要能看懂别人写的代码就好啦，看懂之后，然后保存下来运行调试，读别人代码的时候可以在代码后面添加一下注释，方便后面查看
先看《统计学习方法》这本书，对初学者相当友好，而且GitHub上有人把这本书的python代码复现了，所以我们学完理论，就可以跟着实操，加深模型理解和代码学习
然后可以再看一下《机器学习》这本书，也叫西瓜书，作者是以西瓜为例子来介绍模型的，比较有趣哈
我还看了一本书叫《机器学习实战》，这本书也附带的有python代码，有空的小伙伴也可以看看哦
此外，b站上有浙江大学的一位老师讲解的机器学习理论知识，可以辅助书籍一起学习呀
第四步:在kaggle上做项目，打比赛
这一步就是将理论用于实践呀，真实场景下，我们怎么用python建立机器学习模型，进行数据挖掘与分析呀
第五步:如果有朋友比较侧重算法的话，可以在牛客上或者力扣上练习python算法
第六步:学习深度学习模型
我自身对深度学习不是很感兴趣，所以就没有深入学习呀，如果对神经网络，图神经网络等较为感兴趣的话，可以看书学习下理论，然后csdn或者github上找代码自已调试下哦
关于这一块的理论部分，我们学校老师当时给我们买了《神经网络与深度学习》这本书作为入门书籍
最后:朋友们，当代码出现bug的时候，不要慌，把错误原因复制下来问度娘，一般都能搜到解决方案哈，然后跟着调试就可以啦。