python机器学习经典教程
学python这条路怎么走？
学python这条路怎么走？
学Python这条路怎么走？这是很多初学者都会问的一个问题，这个时候要问下自己，学Python想干嘛？为了兴趣？还是为了找份工作？亦或是其他目的。
Python的应用领域非常广泛，如数据分析/挖掘、机器学习、爬虫、Web开发及游戏开发等。
不论选择哪一条路，Python基础，常用的数据分析扩展包Numpy、pandas及matplotlib等都是必学的。具体的学习路线图如下。
Python基础Python作为一门编程语言，首先需要学习Python的语法基础。
Python数据分析三大件对于Python数据分析来说，常用到三个数据分析扩展包：Numpy、pandas、matplotlib。
在掌握了Python基础及一些常用的库后，就可以深入学习某个领域了，如机器学习、Python爬虫、Python Web开发等。
方向一：Python机器学习Python机器学习可以用于数据分析/挖掘、人工智能等领域，但对于数学有一定要求，Python只是一个工具而已。
方向二：Python爬虫Python爬虫主要用于数据采集、竞品监控等，属于相对灰色的一个行业。
方向三：Python Web开发实际的Web开发基本都是前后端分离的，前端人员负责前端开发，切图、页面制作等，后端开发人员负责后端一些功能的开发等。
以上是常见的三大Python应用领域，精通其中任何一个领域，都可以获得一份薪资不错的工作。
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如何摆脱学习Python的困境？
首先，Python语言自身的语法结构还是比较简洁的，所以Python语言自身并不会给学习者带来太多的困惑，学习Python语言主要的困境集中在以下三个方面：
第一：学习方向。Python语言目前的应用方向比较多，比如Web开发、大数据开发、人工智能开发（机器学习等）、嵌入式开发等，在具体方向的选择上是第一个困惑点。要想走出方向选择上的困境，首先要考虑自身的知识结构和兴趣爱好，如果数学基础比较扎实，那么可以重点考虑大数据和人工智能方向，如果对于硬件开发比较感兴趣，而且动手能力比较强，那么就可以重点考虑嵌入式开发方向。
第二：学习的系统性。学习编程语言要有一个系统的学习过程，要能够沿着某个方向持续深入下去，这样才能获得持续的提高。要想解决学习的系统性问题，首先应该咨询专业人士制定一个适合自己的学习路线，同时不断完成阶段性目标。另外，在学习的过程中要注重动手实践能力的培养，多做实验是走出学习Python困境的重要手段之一。
第三：丰富知识结构。虽然Python语言自身的语法结构比较简洁，但是Python语言也可以写出非常复杂的代码，而代码的难度往往集中在算法的设计和实现上，所以学习Python的一个比较常见的困境就是知识结构不全面。要想解决这个问题，首先应该从基础知识入手，包括算法、数据结构知识等。
最后，在完成Python基础阶段的学习之后，最好找一个实习岗位，这样会有一个较快的成长过程。