大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python视频学习资料的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python***学习资料的解答，让我们一起看看吧。
- 用python做机器学习有哪些资料推荐？
- 入门级别的Python视频教程有哪些？
- 想学python桌面编程，有哪些教学资料适合学习？
- 没有接触过代码的小白，有哪些适合学python的书籍和视频？
- Python有哪些好的学习资料或者博客？
用python做机器学习有哪些资料推荐？
sklearn, 去***下载，里面讲解非常详细，同时还要学习一个pandas，numpy，matplotlib。***的话直接在爱奇里搜机器学习，有一个免费的系列***，希望能帮助到你。记住，是免费的。
如今确实挺多诸如数据分析、机器学习的岗位选择使用python做开发的多，那么，如果是想从事机器学习开发的话，该如何起步呢？
要想把机器学习用起来，就得先掌握python的基础，诸如import、对象等的一些概念和使用要了然于心，否则基础不扎实的话，就会面临很多琐碎的问题。对于python基础的掌握，推荐慕课网教程，个人听过感觉还不错。 当然，书籍方法的话推荐《Python编程 从入门到实践》，此书可以充当字典，遇到不会的可以多翻翻。
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数学运算，像大部分机器学习的开发者都熟悉的Scikit Learn包一样，里面封装了很多算法，可以让我们事半功倍。但也相应的需要我们花时间去了解里面包的使用，在这里推荐去***看（），里面也提供了很多例子供我们参考和研习。当然，也可以购买相应的书籍，这里推荐《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》。此书涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。
机器学习需要使用的算法是很多的，虽然前辈们已经为我们留下了各种包方便我们使用，但真正解决机器学习开发者级别的，还在于内功的深厚，也就是算法。 只有真正的弄懂了算法，在开发的过程中才能真正的知其然而又知其所以然。 懂得了算法，你才能知道为什么需要这样做，为什么那样做会产生那样的结果，如何更好的调参等。 如果没有算法做铺垫，很快就会迷失在调包的迷雾中，很难更近一步的往上。 在这里，推荐你去看吴恩达机器学习课程，这门课程在网易公开课上也有。 同时，也建议你去看机器学习的入门教材，也就是周志华出的《机器学习》，此书对于新手来说也算是一件宝物。在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：此书介绍机器学习的基础知识；讨论了—些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）后期还涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
入门级别的Python***教程有哪些？
安装ActivePython，打开document，在Helpful Resource中，选择Non-Programmer's Tutorial for Python即可。
我知道一个免费分享学习***的公众号，名字叫你未读，分享的学习资料不止 python，还有人工智能、java、php、数据结构等编程语言，还有一些优秀的 app 和学习网站推荐。
希望帮到你。
个人其实不建议通过***学习，原因有二：1，浪费时间，看***比看书耗时多太多；2，编程始终是需要动手的。
多动手，少看***，非要看***的话。
1：黑马程序员的***教程系列，比如8天深入理解python教程：
2：网易云课堂，Python开发21天入门必备
3：慕课网 Python入门
想学python桌面编程，有哪些教学资料适合学习？
你说的是python的桌面GUI编程吧，目前来说，比较流行的有3种方式，分别是tkinter，wxpython和pyqt，下面我简单介绍一下这3种方式，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.tkinter：这个是python自带的一个简单的开发桌面GUI程序的包，对于一些简单的应用来说，可以考虑使用这个包，简单快捷、容易上手，这里学习的话，可以参考网上的一些教程，但如果想深入了解的话，建议学习一下官方的[_a***_]，比较详细：
程序运行截图如下：
2.wxpython：这是一个跨平台的python GUI开发工具包，对于中小型项目来说，使用这个包完全可以，有许多现成的控件可供使用，网上也有许多相关的教程和资料，像，官方文档等，比较详细，安装命令“pip install wxpython”：
wxpython测试代码：
没有接触过代码的小白，有哪些适合学python的书籍和***？
网上入门的python***也比较多，但是也是鱼龙混杂，参差不齐，而且很多都是一点点，在往后要收费，只有一些简单的介绍。所以需要筛选。而且代码是跳跃性的，相对来说***更适合初学者，更有助于记忆，书籍太过于枯燥，显示不出代码的魅力。可以先看看北京尚学堂的是学习资料，高淇400集Python入门***，都是免费的，很实在的一个机构，而且是结合项目学习的，我学习这方面一直看的都是他家的***课程，400集的内容很丰富，而且和课程不一样，这是单独录制的，内容也很系统，不是那种学到兴头上就没有了，我比较反感这种，所以看了这400集后就一直推荐，身边的朋友也都在学，你也可以看看，网上可以搜到。
推荐网站RUNOOB.COM,慕课网，网易云课堂，CSDN,哔哩哔哩，这些上面都有入门相关教学***，主要是免费！不能让你们还没确定自己是否感兴趣，就花钱，就有些不划算！
Python有哪些好的学习资料或者博客？
Python入门容易，但是分支很多。例如你要做数据分析还是机器学习还是开发差别就比较大，网上入门的差不多（学基本的语法），随便学习一下语法后，该走哪个方向就在哪个方向下狠功就行，毕竟是编程语言，多操作才是关键。不能只学不动手
@路人甲M 已经介绍了很多不错的入门教程，我再补充一些。
Python入门
Crossin的编程教室（）：针对的是没有计算机背景的纯小白，从最简单的语法开始一个一个教，即使你学习能力相对偏弱也不用担心，只要用心完全可以看懂。除了教程以外，他们还提供了很多在线例题，在电脑或者手机上都可以做。并且还支持签到打卡，可以方便记录学习进度。
Python爬虫入门
爬虫博客归档（）：本教程需要一点点Python基础、一点点HTTP的知识和一点点HTML的知识即可，针对的是对爬虫没有太多概念的小白。本教程从浅到深地介绍了如何从最简单的爬虫拼装起，到相对比较复杂的结构，以及如何应对动态网页、反爬等常见问题。这是我的爬虫入门教程，作者在我入门Python的过程中也给了我很大帮助，所以推荐给大家。
Python数据分析
利用Python进行数据分析 (豆瓣)（）：这是Pandas的作者写的Python数据分析入门教材。这本书的难度对小白相对有点大，比较推荐有了扎实的Python基础以后再阅读。这本书介绍了IPython解释器和NumPy、Pandas、Matplotlib等常用第三方库的基本数据结构和基本用法，介绍了数据分析的基本概念，比如读写数据、数据规整、可视化等，并通过大量实例介绍了如何应用Python的数据分析工具处理数据和分析数据。不过这本书的第一版时间比较久远，在那之后这几个库的变化非常快，最新的用法还是要从官方文档中查阅。
到此，以上就是小编对于python***学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于python***学习资料的5点解答对大家有用。
