python心得体会大学生

余声个人资料

余生

性别：男

出生日期：1990年3月

学历：本科

专业：计算机科学工作经验：5年

技能：Java、Python、C++、数据库、算法

个人博客：http://www.yusheng.com

联系邮箱：[email protected]

余生是一名从事计算机科学与技术工作的年轻人，拥有5年工作经验，精通Java、Python、C++等编程语言，擅长数据库和算法。
个人博客http://www.yusheng.com是一个技术交流平台，分享许多技术文章和经验。
欢迎大家前来交流。

如何使用Python进行数据分析

Python是一种简单易学、灵活可变的高级编程语言，广泛应用于数据分析和人工智能领域。
机器学习等领域。
本文将介绍如何使用Python进行数据分析，包括读取、清理、操作和可视化数据。

1.读取数据

在进行数据分析之前，必须用Python读取数据。
Python中常用的数据读取库有pandas、numpy、csv等，其中pandas是使用最广泛的数据读取库。
下面以pandas读取CSV文件为例，介绍读取数据的方法。

1.安装pandas库

在Python中使用pandas库之前，需要先安装该库。
可以通过pip命令安装，命令如下：

```

pipinstallpandas

```

2.读取CSV文件

读取CSV文件需要使用pandas库中的read_csv()函数。
该函数的参数包括文件路径、分隔符、加密方式等。
以下是读取CSV文件的示例代码：

```

importpandasaspd

data=pd.read_csv('data.csv',sep=',',encoding='utf-8')

```

2.数据清理

读取数据后，需要对数据进行清理，去除无用数据，处理缺失值、重复数据等。
数据清洗是数据分析的重要步骤，对数据的准确性和可靠性有着重大影响。

1.去除无用数据

数据中，有些数据是无用的，需要去除。
可以通过pandas库中的drop()函数删除数据。
下面是删除无用数据的示例代码：

```

data=data.drop(['id','name'],axis=1)

```

2.处理缺失值

数据中，可能包含一些数值数据缺失，需要处理。
常用的方法有删除缺失值、填充缺失值等。
缺失值可以通过pandas库中的dropna()和fillna()函数来处理。
以下是填充缺失值的示例代码：

```

data=data.fillna(0)

```

3.处理重复数据

数据中，有些数据可能包含重复值，需要进行处理。
可以通过pandas库中的drop_duplicates()函数删除重复值。
以下是删除重复值的示例代码：

```

data=data.drop_duplicates()

```

3.数据处理

在进行数据分析之前，必须对数据进行处理，包括数据统计、分组、排序等。
数据处理是数据分析的重要步骤，对于数据分析和提取非常有用。

1.数据统计

在数据中，可以对数据进行统计，包括计算数据的均值、方差、标准差等。
可以通过pandas库中的describe()函数实现数据统计。
下面是统计数据的示例代码：

```

data.describe()

```

2数据集合

在数据中，可以对数据进行聚合，包括计算总和、平均值、最大值、最小值等。
数据分组可以通过pandas库中的groupby()函数实现。
以下是收集数据的示例代码：

```

data.groupby('category').sum()

```

3.对数据进行排序

在数据中，可以对数据进行排序，包括按特定列数据排序、按多列数据排序等。
可以通过pandas库中的sort_values()函数对数据进行排序。
以下是根据特定列对数据进行排序的示例代码：

```

data.sort_values('age')

```

4。
数据可视化

进行数据分析后，必须对数据进行可视化，以更好地展示数据的特征和模式。
数据可视化是数据分析的重要步骤，对于显示和解释数据非常有用。

1.安装matplotlib库

在使用matplotlib库在Python中可视化数据之前，需要先安装该库。
可以通过pip命令安装，命令如下：

```

pipinstallmatplotlib

```

2.绘制折线图

折线图是一种常用的数据可视化方法，可以显示数据的趋势和变化。
折线图可以通过Plot()函数绘制。
在matplotlib库中。
以下是绘制折线图的示例代码：

```

importmatplotlib.pyplotasplt

plt.plot(data['age'],data['工资'])

plt.show()

```

3.绘制图表

图表是数据可视化常用的方法，可以展示数据的分布和差异。
可以通过matplotlib库中的bar()函数绘制条形图。
以下是绘制条形图的示例代码：

```

importmatplotlib.pyplotasplt

plt.bar(data['category'],data['工资'])

plt.show()

```

八十六、QuantLib-Python期权基础开发班课程内容说明(1)

QuantLib-Python基础期权开发课程的推出受到广泛关注，从内地、香港到台湾，众多金融专业人士对这门课程表现出了浓厚的兴趣。
不少朋友已经完成报名并缴纳费用，这意味着开课有优惠，可以提前上线。
本课程旨在为从事金融计算练习的朋友提供有效的学习资源。
回想15年前在台湾教授VaR实践课程的经历，一名毕业生毕业后前往美国工作。
他向我表达了他对课程内容的看法，认为对他在美国的工作很有帮助，也认为比他美国培训课程的老师教的更有效。
这个案例让我意识到用母语学习新的金融知识是最有效的学习方式。
去年在MasterTalks上开设的“PythonAI量化交易策略开发实战课程”也吸引了来自世界各地的海外华人报名。
通过网络平台，我的实用金融知识可以传播到全球华语圈。
课程内容已基本完成。
第一个单元接近100%，第二个单元接近90%，第三个单元接近85%。
第四单元系统的开发也在进行中，预计将按时完成。
在讲义中，我融入了尽可能多的实用金融知识，例如交易日惯例、如何计算利息的解释以及QuantLib中可用资源的示例。
例如，在解释障碍期权定价时，我提供了五个定价引擎的示例，包括解析解、二叉树、有限差分法、伪随机数模拟和拟随机数模拟，以根据您的需求进行定制。
不同的情况。
30年前，当我第一次进入银行业时，我从零开始，逐步建立了自己的图书馆。
今天我们不再需要经历这个艰难的过程。
QuantLib是世界一流金融工程专家的创意，为全球金融行业提供了强大的工具。
负责QuantLib中LMM模块开发的国外金工专家MarkJoshi曾表示，现代财务人员最重要的任务之一就是学会使用QuantLib实现复杂财务模型的快速执行，显着提高工作效率。
课程内容结构初步确定，旨在帮助华语世界的财务人员解决日常工作中遇到的财务计算问题。
在后续的文章中，我们将详细介绍课程内容的示例，并分享我们学习金融计算的经验。
以下是课程大纲的概述，可以在这里下载：github.com/andydong1209...注册方法如下：github.com/andydong1209...在接下来的系列文章中，我们将讨论QuantLib-Python选项的基本开发课程，详细介绍了各个阶段。
课程分为三个阶段。
第一阶段重点关注BS模型及相关计算，涵盖解析解、二叉树、有限差分法和模拟方法的应用，也涉及常见的奇异选项（如Barrier、Binary）。
,亚洲,回顾,使用DoubleBarrier等）。
第二阶段将重点介绍局部波动率（LV）、随机波动率（SV）和随机局部波动率（SLV）模型的使用，以及开发技术的介绍，请参考第（55）条~第（61）条。
第三阶段将重点开发GPU金融方案，引入CUDA、C++/CLI等开发技术。
预计课程时长为第一阶段33小时，第二阶段30小时，第三阶段30小时。
Python课程的目标受众是具有硕士学位的行业交易员，高级课程将使用PyCUDA和CUDAC语言来开发GPU程序。
C++课程需要使用C++的基本经验。
如果您没有经验，可以参考文章（62）和（63）自学。
C++课程将混合C#、C++和CUDAC语言进行开发。
课程计划将于12月15日公布并开始报名。
据我了解，这种关于金属加工技术发展的实践课程在非洲大陆很少举办。
感兴趣的朋友可以将联系方式发送到我的邮箱[email protected]或者通过微信ID：andydong3137与我联系。
当您写信或联系我们时，请表明您对实用的QuantLib开发课程感兴趣。

求学习编程的教程及心得体会

在开始学习编程之前，你需要确定一个大方向，例如数据分析、自动化处理或软件应用。
不同的方向往往对应不同的编程语言，因此选择编程语言至关重要。
建议您在选择时多思考，根据自己的兴趣和职业规划做出决定。
如果你决定学习Python，可以参考我之前的帖子。
检查完说明和编程语言后，下一步是选择合适的教程。
虽然某些编程概念是通用的，但每种编程语言背后的思想可能截然不同。
因此，了解您选择的语言的开发环境（例如IDE）非常重要。
在IDE的帮助下，您可以开始学习该语言的基本语法。
请记住，不要试图一次掌握所有高级语法，因为这会使学习变得更加困难。
在学习过程中，获得一些小项目进行实践练习是非常有用的，这将有助于你更好地掌握基础知识。
如果您对计算机不太了解，这是一个重温教育的好机会。
当遇到不懂的知识点时，可以搜索相关信息，并在搜索过程中找到您需要了解的额外内容。
即使你只是简单的尝尝，也可以为进一步的学习打下基础。
最后，编程不仅限于编写代码，还包括调试、分析问题和许多其他任务。
祝您在学习编程、获得经验和技能的旅程中一切顺利。

想自学一门专业，感觉没时间，一有时间就想玩！怎么办呢？

正确的提问者我是一名专业人士，曾有过不幸的经历，但想知道如何克服这个问题。
请耐心阅读下文。

我大学学的是计算机专业，对它不是很感兴趣，考试成绩一般，但专业却落后很多。
说大学没用，工作难，不查证也是没用的！

我开始思考一个问题：我想做什么，我愿意做什么，我该怎么做？上大学时，我经常在业余时间去图书馆看书。
在二楼遇到了潘老师：你的兴趣爱好不等于你的工作，你可以尝试看相关书籍，财务会计不错，以后会很受欢迎。

作为业余爱好者，我在课外读过这类书籍，但还有很多地方不明白，而且我也没有那么多时间学习。

毕业后，我在技术部担任助理，与公司财务部接触较多，认识了财务部副经理小宋。
随着年龄的增长，作家会令他感到厌恶……我就是一个例子。
但我很感兴趣。
如果没有基础，如何开始学习？”

他笑着对我说：“你可以在网上买一些课本，我给你，等你下班后，利用你的时间自学，你可以看书。
”，在闲暇时自己做测验和学习。
”考试快结束了，别怕累。

他还继续鼓励我：“功夫不负有心人，只要你愿意。
”，你可以慢慢来。
”逛街购物很正常。
并且偶尔放松一下，自己感兴趣的才是主要的，只要有信心，就没有什么错，想想未来，想想自己的家庭，想想如何不被社会打败，用自己坚强的意志学习用热情和努力挑战自己，机会是留给那些证明这一点的人的。
准备好的，不要错过，用起来。
而且为了克服困难，有时候看书的时候很迷茫，很迷茫，就请教了小宋，解释了一下，我的思路就清晰了，记忆也深刻了。
睡着了，所以我只是把屁股绷紧。
读一本书，总能找到一首令人振奋的歌曲来放松并保持精神振奋。

后来，我用了不到五个月的时间，就了解了社会上的会计实务，拿到了会计熟练程度证书，可以做一些简单的企业账目了。
我将继续努力，自学更深的教训。

之所以是千里马，一个人要想成才，除了自己的努力之外，还需要有人来指导他自己。
当然，同样的事情。
你要有很强的自律性，努力拼搏，选择自己感兴趣的专业，在别人的指导下逐步克服各种困难，才能取得成功！

请问怎么学习Python？

这里有一个学习Python开发的方法。
你可以按照这个表格来组织你的训练~

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

>

1.库和深入理解组件

4。
熟练使用SQL语句进行常见的数据库操作

5.Linux操作命令的使用及环境配置

7。
简要应用完成任务所需的知识

你将学习的知识点：

Python编程基础、Python面向对象、Python开发；MySQL数据库，Linux操作系统。

1.Python编程基础知识、语法规则、函数和参数、数据类型、模块和文件、IO文件，培养扎实的Python编程基础技能，精通Python编程核心对象和库。

2.知识，并巧妙地将其应用到rebuas中。

3类原理、MetaClass、特殊方法、递归、魔术方法、反射、迭代器、装饰器、UnitTest、Mock。
了解网页设计的底层原理，掌握Python开发技术，了解单元测试技术。
4.深入了解数据库系统的常识以及MySQL数据库的使用和管理。
为Python开发打下坚实的基础。
5.掌握了关键技术就能熟练运用它们。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1.

2.Django、Flask等框架实现Web系统开发

4.实现框架

6、整个项目使用Web开发框架实现项目

学到的要点：

Web前端编程、Web前端开发、Django开发框架、Flask开发框架以及实用的Web开发项目。

1.和美丽。

2.、AJAX技术实现前后端交互。
3.客户Web开发框架、Django的基本使用框架、属性模型与配置、Cookie与Session、Templates、ORM数据模型、二级缓存返回、RESTful、MVC主模型Django框架使用通用API，集成前端技术，完成CPV系统和框架。
4.Flask-Sqlalchemy、数据库迁移扩展包Flask-Migrate和电子邮件扩展包Flask-Mail。
掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，能够独立开发完整的VCP系统。

第三步：绘制分析分析

Phation目标：

1.并对HTTP和HTTPS协议进行分析，抓取分析

2进展各种常见的页面结构解析库解析并提取抓取结果

3.常见的防爬机制和针对常见防爬措施的墙图

4．

6

7精通数据清理、组织、格式转换、报告撰写分析

8.实战项目流程

知识点：

Web开发范围，Numpy进行分析，Pandas进行数据分析。

1.考察并了解爬虫原理、网页爬虫流程和网络协议，了解页面解析工具的使用，能够流畅应对多种反爬虫页面的策略，具备独立设计和实现爬虫的能力脚本。
向大规模应用推进分布式商业爬虫框架编写爬虫的能力。

2.，一种索引切片、向量化和ndarray转换机制，常见于Numpy（三大强大工具之一）进行分析，熟悉ndarray结构的共同特点和操作，划分、索引、掌握矩阵运算。
ndarray不同维度的数组，act等。
3.Pandas中的三种主要数据结构，Dataframe、Series和Index对象的主要概念和使用，数据存储和删除索引，算术和数据对齐方法，数据清理和数据。
正则化、结构变换、熟数据常用Pandas，数据分析三大工具之一，三大数据在Pandas中的使用，并且可以使用Pandas进行基本的数据清洗、格式化变换和数据正则化工作。
使用Pandas和工作方法进行分析和阅读文件。
4.Matplotlib，三个最强大的统计分析工具之一。
熟悉Matplotlib的三层结构，能够利用Matplotlib技巧绘制各种常见的分析图表。
学生将能够理解各种分析和可视化工具的使用，这些工​​具是在开发完整的实践作品时教授的，例如股票市场分析和预测、常见群体的自行车用户分析以及全球成功指数分析。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

2.并测试问题，解决回归和分类问题

3熟练掌握常用分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等

4.掌握卷积神经网络处理图像识别和自然语言识别问题的方式，并熟悉它们。
注意张量、会话、梯度优化模型等。
在深度学习框架TF中

5.指挥深度学习卷积神经网络的运行机制，并在卷积层、设置层和FC层完成图像识别、手写字体识别、密码识别等建立的深度学习实战项目

科学点：

1常见机器学习算法、sklearn数据的使用、字典特征提取、文本特征提取、组织、标准化、数据PCA主成分分析、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归和逻辑回归模型和算法。
了解机器学习相关的基本概念，了解机器学习的基本操作，了解机器学习，能够使用各种常见的机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2.整理计划：机器学习和深度学习之前的命令区别和练习，熟练掌握基本的深度学习任务，熟练掌握神经网络的结构层次和特点，张量、图结构、OP对象、OP的使用。
等，熟悉输入层、卷积层、匹配层和全连接层设计，完成密码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度识别项目的全流程。