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本帖最后由 鱼C-小师妹 于 2020-8-16 15:20 编辑
有小可爱 B 站私信问我：
小师妹看了你的视频想通过 Python 做数据分析，但是觉得 Python 语法好难，怕看不懂，学不下去怎么办？
首先我要说：
不要慌，看小甲鱼老师完结的 Python 教程（传送门），入门肯定妥妥哒！
其次上面的问题，是很多新手对用 Python 进行数据分析的常见误解！
作为程序员，我们要学会拆分问题。
首先是 Python 语言本身，它的定位非常多，小甲鱼老师在课程一开始都会说到，Python 作为“胶水”来使用。
结合 Java 和 C 语言就能当脚本使用，比如之前小师妹做的这个视频：
又比如地理信息系统中 ArcGIS 软件就用 Python 作脚本语言。
Python 也是运维工程师首选的编程语言之一，在自动化运维方面已经深入人心！
比如 Saltstack 和 Ansible 都是大名鼎鼎的自动化平台。
另外在很多大学中也把 Python 当做“计算器”来使用。
现在 Python 已经预置在 linux 系统和 Mac 中，Win10 开始也有了预置。
Python 就先说到这里，更多应用可以自己去搜索下～
数据分析
数据分析，只是 Python 众多功能之一，而不是一个独立的东西。
在 N 年前，很多人处理数据用 excel，spss 等，科研人可能会用 MATLAB 。
这也是为什么前一阵子哈工大、哈工程被禁用 MATLAB 软件，反响那么大～
这个小师妹就不详细说啦...
或许是因为 MATLAB 太贵而且还慢 ，于是一些大神就模仿 MATLAB 写了numpy 和matplotlib 这两个库。
用来处理矩阵和画图，然后还开发了 Spyder 这个 IDE 来模仿 MATLAB 。
后来又出了 Anaconda 这个 牛X 的 Python“懒人包”，Anaconda 中文是森蚺的意思，就是很肥大的 Python。
是不是也很有意思～
综上所述，数据分析，在有 Python 这门语言前就存在啦，但时代在变化，Python 通过很多包来实现了数据分析。
而实现的过程，借鉴了大量的 MATLAB，R 语言优点。
所以，如果想利用 Python 学习数据分析，最简单就是想问问自己：
绝大数人，应该都觉得还好吧，看一看就能学会。
那好，如果你是这么觉得，那小师妹再来举个例子：“工资条”
按部门拆分工资表，给到各个部门的负责人。
直接操作就是将汇总好的工资条 .xlsx 里面的各个 sheet 拆分出来了。
而 Python 就 3 行代码，小师妹大概写下：
- from excel_magic.dataset import Dataset
- excel_file = Dataset("工资条,xlsx")
- excel_file.split_sheets_to_file()
节省效率那是一级棒！
凡是很多重复劳动的事情：
这些都是可以通过 Python 轻松搞定，毕竟时间就是金钱嘛。
此外 Excel 和 MATLAB 是天天背操作背语法么？要把东西都学透么？
肯定不是吖，纵然强如小甲鱼老师，也不可能背诵出 Python 库中的所有函数滴。
而大部分时间都是在：
所以结合小师妹个人经历来说，Python 本身大家只要熟练掌握：
- 列表
- 字符串
- 文件操作
- 会写判断和循环语句
- 掌握基本的函数操作
- 会查看帮助文档
- 遇到问题知道去哪里求助(小声BB：鱼C论坛 Python 板块了解下)
然后平时多看多查 NumPy、matplotlib、pandas的手册，动手模仿些小项目。
感受到 Python 的简单后，再返回来深入学习一些 Python，比如类，比如高级的函数操作和优化计算等。
多看看别人发出来的优质项目帖，很流弊的都会被标记为“精华”：
放轻松啦，没那么难哒～ |
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