摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python之前的问题，于是小编就整理了3个相关介绍学习python之前的解答，让我们一起看看吧。请大家结合自身经历谈一谈，... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习python之前的问题，于是小编就整理了3个相关介绍学习Python之前的解答，让我们一起看看吧。
请大家结合自身经历谈一谈，该如何学习Python呢？
如果在学习Python之前接触过其他的计算机编程语言就会容易很多，我自己是之前有c#开发基础，后来学的python，编程语言很多原理性都是一样的；但是如果真是没有基础的话，学python也是推荐的语言，相对java、c来讲确实要简洁，不用担心学不会。
建议零基础学习在网上找一个好的视频课程跟着学，更容易理解，在配合着书，但是最关键一点是要多敲代码，多练习，才能熟练掌握。
Python作为一门解释型的脚本语言，设计之初就是面向大众编程，降低编程入门的门槛，零基础也完全可以学习，随着大数据和人工智能的兴起和火热，python的前景也越来越好，薪资待遇也越来越高，下面我简单分享一下学习python的过程：
1.搭建本地Python开发环境，平台无所谓，不管是Linux、Windows还是Mac都行，这里推荐直接下载Anaconda，集成了python解释器及大量第三方包，使用起来非常方便，还自带Spyder，IPython Notebook等开发环境，新手使用起来非常不错，比python自带的IDLE强多了，至于python2还是python3，直接选择python3，大势所趋，也是未来必然的发展方向，2020年官方会停止维护更新python2：
Notebook开发环境，基于web浏览器，界面整洁、干净，使用起来非常不错：
后期熟悉后，你也可以利用专门的Python IDE来开发，像PyCharm等，效率会更高，使用起来也更方便：
2.入门学习阶段，这个阶段最重要的是打好基础，掌握好基本功，像常见的变量类型、模块、函数、类、异常处理、文件操作、数据库操作等都需要扎实掌握，至于学习资料，这个网上的很多，慕课网、菜鸟教程、w3cschool等，都可以，当然，你也可以找一本书，一边学习，一边练习，最重要的是多看多练，不要只看不练，假把式：
这里分享一下千锋Python培训学员的学习总结，可以参考一下：
不知不觉中我已经来到千锋Python培训两个月了，在这两个月里，我在学习和生活方面都没有什么大问题。本阶段学习的东西比较分散，我基础比较差，只能尽力跟着老师的节奏去学习，然后课后去做大量的练习，我感觉每一天都过得比较充实。
第二阶段主要学习了web前端、Linux操作系统和数据库的基本操作。其中，web前端主要分为HTML、CSS、JavaScript、JQuery几方面，HTML是用来描述网页的一种语言。CSS是一种用来表现HTML或XML等文件样式的计算机语言，CSS不仅可以静态地修饰网页，还可以配合各种脚本语言动态地对网页各元素进行格式化。JavaScript一种直译式脚本语言，是一种动态类型、弱类型、基于原型的语言，内置支持类型。它的解释器被称为JavaScript引擎，为浏览器的一部分，广泛用于客户端的脚本语言，最早是在HTML网页上使用，用来给HTML网页增加动态功能。jQuery是一个快速、简洁的JavaScript框架，它封装JavaScript常用的功能代码，提供一种简便的JavaScript设计模式，优化HTML文档操作、事件处理、动画设计和Ajax交互。这几种语言结合起来，就可以进行web前端的开发。我们还学习了Linux操作系统的一些常用命令，对数据库的学习主要是SQL语句，这是一个程序员必须要掌握的。
在学习心得的方面，我觉得我们要有强大的执行力。来到千锋Python培训学习已经两个月了，有些坏习惯仍没有完全去除，许多开始时定下的目标没有按时完成，感觉自己的执行力并没有想象中的那么强大。但要保证高的学习质量必须有一个强大的执行力，在接下来的学习中，我将端正自己的态度，更加严格的要求自己。
坚持做大量的练习，这一点我觉得是至关重要的，只有通过大量的练习，我们才能对所学的东西理解的更加透彻，掌握的更加牢固;在练习的过程中，我们才能发现自己的问题，我们以后的学习和工作才会更加的高效、快速。
先学习Python基础知识然后找项目边学边敲，学编程最重要就是敲代码 多敲代码比什么都要好，一定要自己多动手去敲，Python简单易学，相信聪明的你一定可以的
零基础学python要注意什么？
学phthon，一个突然被炒热的技能。
零基础学这个要注意什么，网上会有很多“xx老师”告诉你。
我就不多说了，我们来聊点别的。
我想你也看到了，现在网上涌现出各种教程，基本都是9.9元零基础学phthon。
如果9.9吸引不了你，不怕，他还有一套必学理论。
诸如“你不学以后会被社会淘汰，你的小孩不学以后会输在起跑线。”
首先让你产生职场焦虑，再捆绑小孩的起跑线问题，是不是有点厉害。
这个“你不怎样以后会怎样”公式，你感受一下，是不是像极了，你妈小时候经常教育你，「你不听我的话，以后会后悔的」
每当你听到这种话，心里一般就会想，如果我不去做，以后真的就这样怎么办？于是大多数人就会被安排的明明白白。
可这个真的是我们需要的吗？
如果你是一个存小白，在学习Python语言之前，首先你要知道计算机语言到底是一个什么东西。它的运行逻辑是什么？
1）那么怎么可以首先接触到这些基础的概念呢？有一款图形编程语言叫做scratch。非常简单，它可以帮助你理解程序最基本的一些使用逻辑。
2）当你对计算机编程语言有一个基本了解之后，就可以进入入门阶段呢。我这里推荐你三本书。菜鸟教程《简明Python教程》《兔与子的编程之旅》《笨蛋法学Python》为你挑其中一个学习就可以了，特别推荐廖雪峰的Python教程和简明Python
当你基础知识打牢固之后，你就可以学一些Python方面知识的补充，比如多逛一逛CSDN的同类专栏呐。去慕课网学习一些教程啊。然后跟着一些实战应用。
3）如果你不想看书，你可以去慕课网找一些零基础的学习视频教程，然后安装好相应的环境，一步一步跟着学。我建议还是要首先看一下书本，因为书本更详细一些。
学习从来都不是一件简单的事，即使Python已经被视为最容易入门的语言，但是学习过程也称不上愉快，不要相信你也不要迷信什么21天精通或者七天入门之类的谎言，在这种引导下，除了虚无的膨胀感，你不会得到任何东西。是正确的学习方向和学习态度，试着尝试去摸索锻炼自己的技能。加油！
每学完一个知识点以后，一定要多练习，我在中国大学慕课网上学了一段时间，就是因为很少练习后来放弃了，最近想重新开始抓起来，另外，老师布置作业的时候，一定要发挥自己的想象力和知识点结合，不要按部就班就按老师布置的来做，这样子容易局限住自己。
研一刚入学，从未接触过神经网络，python也是才开始学，现在导师要我做LSTM，我应该去学什么？
告诉你一个网址 phind.com ，你可以逐层提问，比一般人回答的靠谱
你看这是他的回答
问：学习LTSM如何入手
WEB ANSWER
LSTM (Long Short-Term Memory)是一种特殊的循环神经网络，它可以处理长序列的数据，并避免了传统循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。下面是一些入手LSTM的建议：
Python基本语法学一下，跑了lstm的demo比较简单， tensorflow pytorch都有很多例子。还有tf keras这样的库，封装的七七八八了，几十行代码就搞定了。
洽好接触过Python,为你推荐一本书📚，希望对你有用《Python 3破冰人工智能 从入门到实战》
从数学建模入手帮助学以致用！---被数十所大学高校引用成为教材。
人工智能书籍
编辑推荐
数学基础：从历年数学建模竞赛入手，解读人工智能中的数学方法。
编程实践：100余个代码实例，全面讲解网络爬虫、数据存储与数据分析等内容。
算法应用：实战案例辅以丰富图解，详尽分析人工智能算法特性及其应用场景。
内容简介
本书创新性地从数学建模竞赛入手，深入浅出地讲解了人工智能领域的相关知识。本书内容基于Python 3.6，从人工智能领域的数学出发，到Python在人工智能场景下的关键模块；从网络爬虫到数据存储，再到数据分析；从机器学习到深度学习，涉及自然语言处理、机器学习、深度学习、推荐系统和知识图谱等。此外，本书还提供了近140个代码案例和大量图表，全面系统地阐述了算法特性，个别案例算法来自于工作经验总结，力求帮助读者学以致用。
如果你从未接触过神经网络和 Python，那么学习 LSTM 可能会有一定的难度。但是，这不是不可能的，只要你有耐心和恒心，掌握 LSTM 是完全可以做到的。
以下是一些你可以采取的步骤：
- 学习基础的神经网络知识：在学习 LSTM 之前，你需要先了解神经网络的基本概念和原理。你可以从一些入门的书籍或在线课程中学习。
- 学习 Python 编程语言：Python 是一种简单易学的编程语言，非常适合机器学习和深度学习任务。你可以通过在线课程、书籍或者自学来学习 Python。
- 学习深度学习框架：有一些深度学习框架可以帮助你更方便地实现 LSTM。比如 TensorFlow、PyTorch 等。你可以通过在线课程、书籍或者官方文档来学习这些框架的基本用法。
- 学习 LSTM 模型：学习 LSTM 模型是学习 LSTM 的关键。你可以通过在线课程、书籍或者官方文档来了解 LSTM 模型的基本原理、应用场景和实现方法。
- 实践：理论知识虽然重要，但实践才能真正帮助你掌握 LSTM。你可以从一些简单的例子开始，逐步增加难度，直到你能够独立地构建和训练 LSTM 模型。
最重要的是，要保持耐心和恒心。深度学习需要一定的时间和精力来学习和掌握，但它也是非常有趣和有用的。如果你保持积极的学习态度，相信你一定能够成功掌握 LSTM 和深度学习。
很简单，给几个例子
NASA涡轮喷气发动机风扇的剩余寿命RUL预测-基于LSTM网络,Lookback=20 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/528324129
基于LSTM 模型的癫痫病检测 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/530124102
基于深度学习的水痘发病预测 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/530954648
MATLAB双向长短时记忆网络BILSTM预测 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/532675845
到此，以上就是小编对于学习python之前的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习python之前的3点解答对大家有用。
