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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习计算机编程开发语言，而今天我们就一起来了解一下，Python编程对机器学习的作用。
在当时Python在机器学习领域已经使用非常多了，另外Python除了也可做机器学习外，还可以做后端(如Django/Flask等)。所以我先学习的是Python，在准备学习它的时候，我开始采取的方式是看教学视频，但是发现太耗时了，所以看了两节之后果断放弃。
如果说单纯的学习一门语言的话，这水其实是很深的，但对于我们大多数人来说，尤其是入门的时候，我们并不需要将Python的方方面面都学会，我们只需要有重点的掌握Python我们所需要的几个部分就好，剩下的我们可以在之后工作项目中进步学习和加深。
对于要入门机器学习的同学们，我这里整理下前期Python所需要学习的部分：
Python语法基础，包括数据类型和变量、条件控制语句(ifelse、for、while)、列表(list)、集合(set)、字典(dict)、元组(tuple)等
面向对象部分，包括函数的使用、函数的多种参数、匿名函数、类和实例、继承和多态等
Python高级特性，包括切片、迭代、列表生成式、字典生成式、迭代器、生成器等
IO操作及异常处理，包括读写文本文件、读写二进制文件、异常捕获和处理等
常用的内置模块，包括datetime、os、system、re等
除了以上的关于Python的基础外，还有一些三方模块我们需要掌握的。由于在使用机器学习算法时，经常需要处理数据以及可视化结果。在这里推荐以下几个三方模块：
pandas，数据分析必备神器，功能众多，前期我们只需要掌握它的一些基本用法就OK
matplotlib，Python中众多数据数据可视化的一个基础库，能够使用它绘制基本图形即可
对于我来说，这些三方模块都是在工作的时候学习的，并不是刚开始就学习的。以我的经验给大家指出一个陷阱，在我们入门阶段，不建议大家刚开始就深入学习这些模块的底层，我的原则是：先学会使用，再研究原理。
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2024-01-19
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