学习高数对于python有帮助吗?

Python015

学习高数对于python有帮助吗?,第1张

会的,学习好高数知识,对于python编程思维有帮助,特别是对于数据分析与大数据算法或是人工智能算法改进有很大帮助。当然,如果学习python只是写点脚本完成辅助性工作,不一定非要学习高数,高中数学知识基本上能够支撑完成工作任务。

根据圆的面积公式和周长公式,导入math库获得Π的值(math.pi),利用input函数获得圆的半径值,编写计算公式,利用format()函数指定字符串格式输出含两位小数的圆的面积和周长。代码如下:

主要含义:

将程序设计和数学巧妙地结合起来,从简单的项目开始,应用Python解决高中和大学低年级的数学问题,比如几何、概率、统计以及微积分等,为进一步学习更复杂的数学内容以及Python编程语言打下坚实的基础

本书也可作为Python初学者的入门读物,通过学习书中的示例程序和完成那些编程挑战,读者可以提高自己的编程能力和技巧。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言。

首先先了解Python语言的四大发展方向。目前Python的主要方向有web后端开发、大数据分析网络爬虫和人工智能,当然如果再细分的话还有自动化测试、运维等方向。

在学习Python的基础语法时,并不需要太多的基础,基本只要熟练使用电脑日常功能并对Python感兴趣就可以了,但如果想要在人工智能领域方向发展的话,线性代数、概率、统计等高等数学知识基本是必需的,原因在于这些知识能够让你的逻辑更加清晰,在编程过程中有更强的思路。

分享一个千锋Python的学习大纲给你

第一阶段 - Python 数据科学

Python 基础语法

入门及环境安装 、基本语法与数据类型、控制语句、错误及异常、错误处理方法、异常处理方法 、常用内置函数 、函数创建与使用、Python 高级特性、高级函数、Python 模块、PythonIO 操作 、日期与时间 、类与面向对象 、Python 连接数据库

Python 数据清洗

数字化 Python 模块Numpy、数据分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高级操作

Python 数据可视化

数据可视化基础、MLlib(RDD-Base API)机器学习、MatPlotlib 绘图进阶、高级绘图工具

第二阶段 - 商业数据可视化

Excel 业务分析

Excel 基础技能、Excel 公式函数、图表可视化、人力 &财务分析案例、商业数据分析方法、商业数据分析报告

Mysql 数据库

Mysql 基础操作(一)、Mysql 基础操作(二)、Mysql 中级操作、Mysql 高级操作、电商数据处理案例

PowerBI

初级商业智能应用 (PowerQuery)、初级商业智能应用 (PowerPivot)、初级商业智能应用案例、存储过程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例

统计学基础

微积分、线性代数基础、统计基础

Tableau

Tableau 基本操作、Tableau 绘图、Tableau 数据分析、Tableau 流量分析

SPSS

客户画像、客户价值模型、神经网络、决策树、时间序列

第三阶段 - Python 机器学习

Python 统计分析

数据准备、一元线性回归、多元线性回归、一般 logistic 回归、ogistic 回归与修正

Python 机器学习基础

机器学习入门、KNN 讲义、模型评估方法、模型优化方法、Kmeans、DBSCAN、决策树算法实战

Python 机器学习中级

线性回归、模型优化方法、逻辑回归、朴素贝叶斯、关联规则、协同过滤、推荐系统案例

Python 机器学习高级

集成算法 - 随机森林、集成算法 -AdaBoost、数据处理和特征工程、SVM、神经网络、XGBoost

第四阶段 - 项目实战

电商市场数据挖掘项目实战

项目背景 &业务逻辑 、指定分析策略 、方法实现与结果 、营销活动设计及结果评价 、撰写数据分析报告

金融风险信用评估项目实战

项目背景 &业务逻辑 、建模准备 、数据清洗 、模型训练 、模型评估 、模型部署与更新

第五阶段 - 数据采集

爬虫类库解析 、数据解析 、动态网页提取 、验证码、IP 池 、多线程爬虫 、反爬应对措施 、scrapy 框架

第六阶段 - 企业课

团队户外拓展训练 、企业合作项目课程 、管理课程 、沟通表达训练 、职业素养课程

以上就是零基础Python学习路线的所有内容,希望对大家的学习有所帮助。