我以一个python小白，三个月学习python的真实经验，写下这篇文章，希望对所有想学习python的人有帮助。
Python为什么如此受欢迎？ 你有没有发现，突然有一天Python的新闻、推广、甚至招聘信息铺天盖地。为什么？到底是为什么？ 一方面，Python语言十分简单，毫不夸张的讲，只要你懂英语你就能看懂Python语言，哪怕你不知道这条语句是做什么用的，但是你肯定可以看懂它，就像这样：
你知道for 和 in 的意思吧，你知道print的意思吧，所以你可以很简单的先读懂它。 其次，Python是一门多才多艺的语言，不管你是做开发、做运维、做前端还是做数据分析师……Python都会给你提供相应的、简单易懂的、操作简便的框架或者包和库，分分钟帮你搞定手头工作。 另一方面，Python让你用少量代码实现大工程，你可以在还不完全懂编程的情况下完成一个简单的数据处理工作。
为什么学Python？ 学Python→赚钱→娶媳妇→生孩子→养大她→学Python 人生苦短，我用Python 自从学了Python，终于和女神终成眷属 人们学Python，是因为他们爱Python，因为他们追寻美 如果我雇佣了一个Python分析师，他很可能是优秀的数据分析师 …… 对于小白来说，代码仿佛就是天书。真的感兴趣的人可能已经开始行动了，大量搜索开源文章、代码，找大牛推荐书籍。然鹅！很多人都是吭哧吭哧认真学习每一本书每一个开源代码之后仍然一头雾水，甚至已经丧失了当初要赚大钱的热情！
如何学Python？ 其实，只要掌握了正确的学习方法和思路，每一个程序小白都可以在短时间内学会利用Python做基础数据分析。但是根据我的经验你还是要有一个明确的学习目标。 在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。 这里给你一条平滑的、零基础的快速入门学习路径。 1. 学习Python基础并实现简单编译 2. 掌握数据处理基础包，对数据进行简单处理 3. 掌握可视化基础包，对数据进行图形化展示 4. 数据分析真实案例操作，应对各种可能的bug 5. 机器学习算法深入，实现算法模型构建 首先你要知道Python怎么安装、在哪里编译代码、Python的代码结构以及常用的数据类型。 其次，你需要了解掌握Python数据分析常用的基础模块和包以及一些基础的统计方法。 Python做数据分析最最最重要的模块莫过于Numpy、Pandas这两个基础模块了。当你学会了这两个模块你会发现，你可以对数据进行简单的查看、处理以及转换，可以做一些简单的分析操作，像分布情况、趋势等。 然后呢，你就需要对你的数据做一些简单的图表了，像直方图、折线图、饼图、箱线图等，来直观的查看你的数据情况。这时候你就需要掌握matplotlib这个绘图模块了。 当简单基础的分析掌握了，就要深入学习机器学习了，Python很强大，其中一个sklearn模块里囊括了大部分的机器学习算法包，像KNN、LR、决策树、KMeans…… 机器学习的深入如果只是纸上谈兵怕是很难奏效的，因此一定要结合实例，实例啊~要有数据集可以练习才可以。
以上是我学习差不多三个多月Python数据分析的感受。任何人如果想要学习一个东西，请相信我，不要只想啊，你要行动的！不行动你一辈子也学不会你想学的东西。另外一定要找到正确的学习路径和方法。当然，最最最重要的事情是坚持！
[size=14.6667px]写完这篇文章，我很兴奋 [size=14.6667px]，期望有这方面经历或者困惑的伙伴和我一起交流！
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