# 统计快速入门

# python 基础

# python程序运行（window）

# python程序

文件后缀名是 .py 的文件才能运行。.py 文件中是python的程序命令。

例如 run1.py 文件中的程序是下面这个程序，运行该程序将输出 hello, world 字符。

print("hello, world")

# python 解析器

用 python 程序解析器(cpython) 才能运行 .py文件。

程序解析器本质就是一个软件，用来执行.py文件。

python解析器将 .py 中的程序解析成计算机语言，送入到 cpu 中进行执行，然后最终才输出hello, world 字符。

python解析器有不同的版本：python2.7，python3.5.1，python3.6。版本越高功能越多。

python虚拟环境 anaconda ：包含不同的python解析器版本。例如：要求 run1.py 在 python2.7上运行；run2.py 在 python3.6上运行。（下载安装）https://www.anaconda.com/products/distribution

anaconda 安装教程：https://blog.csdn.net/qq_45344586/article/details/124028689

注意：在安装界面，勾选 将 anaconda 添加到环境变量中 这个选项。

ide：vscode，下载安装 https://code.visualstudio.com/

anaconda 提供的工作环境 ipython，立即执行程序语句。

anaconda提供的工作环境 jupyter（了解）

在 vscode 中使用 anaconda 的 ipython：点击终端，在终端中输入 ipython，开始编程

继续依次输入下面的程序：

a = 1

b = 2

c = a + b

# 基础语法

（从基础语法开始看） https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html

基本的数据结构

变量/名称 = 值
int
float
string
bool
list
dict
tuple
矩阵：numpy
function 作用域
class 作用域
module 作用域
package 作用域
if
for
while

dir()

包/库 package

内置包/基础包/标准库 https://docs.python.org/zh-cn/3/library/index.html

包安装器 pip

包查找 pypi/github

vscode调试 https://docs.python.org/zh-cn/3/

# 理解

数据存在的位置：内存、磁盘

线程、进程

同步、异步

阻塞、非阻塞

一切皆是对象、一切皆是数据

环境变量：在终端cmd中输入：

where python

执行路径

# 工作方向

web开发
嵌入式开发
桌面开发
手机app开发
大数据
机器学习
人工智能

# 基础统计、数据分析、数据挖掘、机器学习、大数据分析（会用工具包、会操作就可以，懂点基础理论）

基础统计：数据筛选和查询 pandas mysql/txt/excel https://pandas.pydata.org/
参数估计：scipy http://scipy.github.io/devdocs/tutorial/stats.html
假设检验：scipy
画图：matpltlib/seaborn/
相关性分析/检验：线性相关 scipy
特征变量挑选/特征选择：逐步回归
时间序列 Prophet https://www.zhihu.com/question/21229371
异常值检测 PyOD https://pyod.readthedocs.io/en/latest/index.html
聚类 scikit-learn https://scikit-learn.org/stable/
分类 scikit-learn https://scikit-learn.org/stable/
回归 scikit-learn https://scikit-learn.org/stable/
推荐 Surprise https://www.biaodianfu.com/surprise.html https://github.com/vinta/awesome-python#recommender-systems
广告点击率提升
最终：https://github.com/vinta/awesome-python

# 图像处理/视频处理（了解具体的目标/任务，然后找工具箱就可以了）

图片分类：人脸识别
目标检测
图片检索
图片超分辨
pil
opencv
最终：https://github.com/vinta/awesome-python

# 文本处理（了解具体的目标/任务，然后找工具箱就可以了）

分词 jieba
分句
文本分类：好评差评
机器翻译：中英文翻译
文本检索：
Pattern https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzU0MzU0Nw==&mid=2651382929&idx=1&sn=2e6e8896eac6b278883e7c3de75e35d6&chksm=bd242f858a53a69362730529a1b1964077535c54490ad8d10dd2d5b00073d1a50867950acec6&scene=0&xtrack=1#rd
Gensim https://radimrehurek.com/gensim/index.html#install
spacy https://spacy.io/
fastHan
fastNLP
最终：https://github.com/vinta/awesome-python

# 人工智能

最终：https://github.com/vinta/awesome-python

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