我倒是可以推荐两个大神的教程,廖雪峰的 Python3 教程和 Vamei 的博客教程,都很不错,你可以看看.很基础,很详细,面向小白,免费又可靠


Python基础教程,了解基本语法

进阶可以看流畅的Python(非常好)


学习 python 比较不错的书,有很多。推荐一本给楼主:python基础入门。 这本书中有很多的详细的例子,讲的非常的简单易懂。另外,在推荐一个不错的博客:lupython.gitee.io 这个博客上包含了所有Python的应用领域和范围,建议可以去看看


笨办法学Python3


如果你学习python是为了让工作自动化

建议看&


初学者找本400-500页的书,能看完就好。


Python的学习资料,网上随便搜都是大把的

不过那些基本上没什么干货

好的学习资料是系统的,全面的

从实战例子,到工具到源码,都全面的很

片面的学习,你肯定是学不好的

而且,大多数资料都是一堆理论的东西,给你看几次,就没了兴趣了

我这里有很多真正的实战项目资料,有需要的可以找我来拿

参考下图找我

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# Load iris file

iris = load_iris()

iris.keys()

print(f"Target names:
{iris.target_names} ")

print(f"
Features:
{iris.feature_names}")

# Train set e Test set

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(

iris["data"], iris["target"], random_state=4

)

# KNN

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)

knn.fit(X_train, y_train)

# new array to test

X_new = [[1, 2, 1, 4], [2, 3, 4, 5]]

prediction = knn.predict(X_new)

print(

"
New array:
{}"

"

Target Names Prediction:
{}".format(X_new, iris["target_names"][prediction])

)


《python从入门到实践》


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