零基础学Python应该学习哪些入门知识
关于零基础怎么样能快速学好Python的问题，百度提问和解答的都很多，你可以百度下看看。我觉得从个人自学的角度出发，应从以下几个方面来理解：
10年的萝北网站建设经验，针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务，响应快，48小时及时工作处理。全网营销推广的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同，自动调整萝北建站的显示方式，使网站能够适用不同显示终端，在浏览器中调整网站的宽度，无论在任何一种浏览器上浏览网站，都能展现优雅布局与设计，从而大程度地提升浏览体验。创新互联从事“萝北网站设计”,“萝北网站推广”以来，每个客户项目都认真落实执行。
1 为什么选择学python？
据统计零基础或非专业的人士学python的比较多，据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示（见图），Python排名第一，成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁著称，入行门槛低，可以从事Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位，薪资待遇呈上涨趋势。
2 入门python需要那些准备？
2.1 心态准备。编程是一门技术，也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等，技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成，也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边，所以请保持一颗敬畏的心态去学习，认真对待写下的每一行代码，甚至每一个字符。收拾好自己的心态，向着编程的世界出发。第一步至关重要，关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路，并坚持走下去。
2.2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3？入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容，思想上并无大差别，语法变动也并不多。选择任何一个入手，都没有大影响。如果你仍然无法抉择，那请选择 Python3，毕竟这是未来的趋势。
编辑器该如何选？同样，推荐 pycharm 社区版，配置简单、功能强大、使用起来省时省心，对初学者友好，并且完全免费！其他编辑器如：notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。
操作环境？Python 支持现有所有主流操作平台，不管是 windows 还是 mac 还是 linux，都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。
2.3 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深，建议按照先后顺序阅读学习：
2.3.1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程，简单直白，没有废话。就算没有基础，你也可以像读小说一样，花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。
2.3.2 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面，内容更加系统，有一定深度，有一定基础之后学习会有更多的收获。
2.4 学会安装包。Python中有很多扩展包，想要安装这些包可以采用两种方法：
2.4.1 使用pip或easy_install。
1)在网上找到的需要的包，下载下来。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;
2)解压缩该文件;
3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录，找到setup.py文件，然后输入python setup.py install
2.4.2 不用pip或easy_install,直接打开cmd，敲pip install rsa。
3 提升阶段需要恒心和耐力。
完成入门阶段的基础学习之后，常会陷入一个瓶颈期，通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候，需要的是反复练习，大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写，再写小程序片段，然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段，选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成，而不是浅尝辄止。
3.1 多做练习。推荐网站练习：
crossin编程教室实例：相对于编程教室基础练习着重于单一知识点，
编程实例训练对基础知识的融会贯通；
hackerrank：Python 部分难度循序渐进，符合学习曲线
实验楼：提升编程水平从做项目开始；
codewar：社区型编程练习网站，内容由易到难；
leetcode：为编程面试准备，对初学者稍难；
牛客网：提供 BAT 等大厂笔试题目；
codecombat：提供一边游戏一边编程；
projecteuler：纯粹的编程练习网站；
菜鸟教程100例：基于 py2 的基础练习；
3.2 遇到问题多交流。
3.2.1 利用好搜索引擎。
3.2.2 求助于各大网站。推荐
stackoverflow：这是一个程序员的知识库；
v2ex：国内非常不错的编程社区，不仅仅是包含程序，也包含了程序员的生活；
segmentfault：一家以编程问答为主的网站;
CSDN、知乎、简书等
3.2.3 加入相关的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以随时请教。
python中plt.post是什么函数
2018-05-04 11:11:36
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qiurisiyu2016
码龄7年
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matplotlib
1、plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
x轴数据，y轴数据，format_string控制曲线的格式字串
format_string 由颜色字符，风格字符，和标记字符
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)
plt.show()
结果
**kwards：
color 颜色
linestyle 线条样式
marker 标记风格
markerfacecolor 标记颜色
markersize 标记大小 等等
plt.plot([5,4,3,2,1])
plt.show()
结果
plt.plot([20,2,40,6,80]) #缺省x为[0,1,2,3,4,...]
plt.show()
结果
plt.plot()参数设置
Property Value Type
alpha 控制透明度，0为完全透明，1为不透明
animated [True False]
antialiased or aa [True False]
clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance
clip_on [True False]
clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch
color or c 颜色设置
contains the hit testing function
dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
dashes sequence of on/off ink in points
data 数据(np.array xdata, np.array ydata)
figure 画板对象a matplotlib.figure.Figure instance
label 图示
linestyle or ls 线型风格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]
linewidth or lw 宽度float value in points
lod [True False]
marker 数据点的设置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]
markeredgecolor or mec any matplotlib color
markeredgewidth or mew float value in points
markerfacecolor or mfc any matplotlib color
markersize or ms float
markevery [ None integer (startind, stride) ]
picker used in interactive line selection
pickradius the line pick selection radius
solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]
solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]
transform a matplotlib.transforms.Transform instance
visible [True False]
xdata np.array
ydata np.array
zorder any number
确定x，y值，将其打印出来
x=np.linspace(-1,1,5)
y=2*x+1
plt.plot(x,y)
plt.show()
2、plt.figure()用来画图，自定义画布大小
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1) #在变量fig1后进行plt.plot操作，图形将显示在fig1中
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2) #在变量fig2后进行plt.plot操作，图形将显示在fig2中
plt.show()
plt.close()
结果
fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.show()
plt.close()
结果：
3、plt.subplot(222)
将figure设置的画布大小分成几个部分，参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2，两行两列的4块区域，1表示选择图形输出的区域在第一块，图形输出区域参数必须在“行x列”范围 ，此处必须在1和2之间选择——如果参数设置为subplot(111)，则表示画布整个输出，不分割成小块区域，图形直接输出在整块画布上
plt.subplot(222)
plt.plot(y,xx) #在2x2画布中第二块区域输出图形
plt.show()
plt.subplot(223) #在2x2画布中第三块区域输出图形
plt.plot(y,xx)
plt.subplot(224) # 在在2x2画布中第四块区域输出图形
plt.plot(y,xx)
4、plt.xlim设置x轴或者y轴刻度范围
如
plt.xlim(0,1000) # 设置x轴刻度范围，从0~1000 #lim为极限，范围
plt.ylim(0,20) # 设置y轴刻度的范围，从0~20
5、plt.xticks()：设置x轴刻度的表现方式
fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')
plt.plot(x,y2)
plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True)) # 设置x轴刻度
plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))
结果
6、ax2.set_title('xxx')设置标题，画图
#产生[1,2,3,...,9]的序列
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
#设置标题
ax1.set_title('Scatter Plot1')
plt.xlabel('M')
plt.ylabel('N')
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.set_title('Scatter Plot2clf')
#设置X轴标签
plt.xlabel('X') #设置X/Y轴标签是在对应的figure后进行操作才对应到该figure
#设置Y轴标签
plt.ylabel('Y')
#画散点图
ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') #可以看出画散点图是在对figure进行操作
ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')
#设置图标
plt.legend('show picture x1 ')
#显示所画的图
plt.show()
结果
7、plt.hist（）绘制直方图（可以将高斯函数这些画出来）
绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行，其中的hist函数可以直接绘制直方图
调用方式：
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')
hist的参数非常多，但常用的就这六个，只有第一个是必须的，后面四个可选
arr: 需要计算直方图的一维数组
bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10
normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0
facecolor: 直方图颜色
edgecolor: 直方图边框颜色
alpha: 透明度
histtype: 直方图类型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’
返回值 ：
n: 直方图向量，是否归一化由参数normed设定
bins: 返回各个bin的区间范围
patches: 返回每个bin里面包含的数据，是一个list
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.camera()
plt.figure("hist")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')
plt.show()
例：
mu, sigma = 0, .1
s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
a,b,c = plt.hist(s, bins=3)
print("a: ",a)
print("b: ",b)
print("c: ",c)
plt.show()
结果：
a: [ 85. 720. 195.] #每个柱子的值
b: [-0.36109509 -0.1357318 0.08963149 0.31499478] #每个柱的区间范围
c: a list of 3 Patch objects #总共多少柱子
8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')
使用注意：确定了figure就一定要确定象限，然后用scatter，或者不确定象限，直接使用plt.scatter
x = np.arange(1,10)
y = x
fig = plt.figure()
a=plt.subplot() #默认为一个象限
# a=fig.add_subplot(222)
a.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(1,10)
y = x
plt.figure()
plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')
plt.show()
结果
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Python入门技能树基础语法函数
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对Python中plt的画图函数详解
今天小编就为大家分享一篇对Python中plt的画图函数详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
plt.plot()函数详解
plt.plot()函数详细介绍 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 参数 说明 x X轴数据，列表或数组，可选 y Y轴数据，列表或数组 format_string 控制曲线的格式字符串，可选 **kwargs 第二组或更多(x,y,format_string)，可画多条曲线 format_string 由颜色字符、风格字符、标记字符组成 颜色字符 'b' 蓝色 'm' 洋红色 magenta 'g' 绿色 'y.
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python图像处理基础知识(plt库函数说明)_小草莓爸爸的博客_p...
1.画图(plt库)1.1 plt.figure(num=’’,figsize=(x, y),dpi= ,facecolor=’’,edgecolor=’’)num:表示整个图标的标题 figsize:表示尺寸 facecolor:表示1.2 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)...
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1、plt.plot(x,y) plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符 import matplotlib.pyplot as plt ...
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最新发布 python plt 绘图详解（plt.版本）
python plt绘图详解
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python图像处理基础知识（plt库函数说明）
import matplotlib.pyplot as plt的一些基础用法，包括直方图
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plt.subplot() 函数解析_Ensoleile。的博客_plt.subplot
plt.subplot()函数用于直接制定划分方式和位置进行绘图。 函数原型 subplot(nrows, ncols, index, **kwargs),一般我们只用到前三个参数,将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列,而 index 用于对子图进行编号。
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...中plt的画图函数_Ethan的博客的博客_python的plt函数
1、plt.legend plt.legend(loc=0)#显示图例的位置,自适应方式 说明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, ...
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plt.函数
1 plt.figure( ) 函数：创建画布 2 plt.plot(x, y, format_string, label="图例名")：绘制点和线, 并控制样式。 其中x是x轴数据，y是y轴数据，xy一般是列表和数组。format_string 是字符串的格式包括线条颜色、点类型、线类型三个部分。向参数label传入图例名，使用plt.legend( )创建图例。 2.1 画一条含x、y的线条 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y
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Python深度学习入门之plt画图工具基础使用（注释详细，超级简单）
Python自带的plt是深度学习最常用的库之一，在发表文章时必然得有图作为支撑，plt为深度学习必备技能之一。作为深度学习入门，只需要掌握一些基础画图操作即可，其他等要用到的时候看看函数API就行。 1 导入plt库（名字长，有点难记） import matplotlib.pyplot as plt 先随便画一个图，保存一下试试水： plt.figure(figsize=(12,8), dpi=80) plt.plot([1,2,6,4],[4,5,6,9]) plt.savefig('./plt_pn
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python画图plt函数学习_dlut_yan的博客_python plt
figure()函数可以帮助我们同时处理生成多个图,而subplot()函数则用来实现,在一个大图中,出现多个小的子图。 处理哪个figure,则选择哪个figure,再进行画图。 参考博客 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(-1,1,0.1...
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plt.plot()函数_安之若醇的博客_plt.plot()函数
plt.plot()函数是matplotlib.pyplot用于画图的函数传一个值列表:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltt=[1,2,3,4,5]y=[3,4,5,6,7]plt.plot(t, y)当x省略的时候,默认[0,1…,N-1]递增可以传元组也可以传...
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python画图plt函数学习
python中的绘图工具 ：matplotli，专门用于画图。 一. 安装与导入 工具包安装：conda install matplotli 导入：import matplotlib.pyplot as plt 画图主要有：列表绘图；多图绘图；数组绘图 二. 列表绘图 1. 基础绘图：plt.plot；plt.show import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) plt.show()
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python中plt的含义_对Python中plt的画图函数详解
1、plt.legendplt.legend(loc=0)#显示图例的位置，自适应方式说明：'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式)'upper right' : 1,'upper left' : 2,'lower left' : 3,'lower right' : 4,'right' : 5,'cent...
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Python中plt绘图包的基本使用方法
其中，前两个输入参数表示x轴和y轴的坐标，plot函数将提供的坐标点连接，即成为要绘制的各式线型。常用的参数中，figsize需要一个元组值，表示空白画布的横纵坐标比；plt.xticks()和plt.yticks()函数用于设置坐标轴的步长和刻度。plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数分别用于设置x坐标轴、y坐标轴和图标的标题信息。的数据处理时，发现了自己对plt的了解和使用的缺失，因此进行一定的基础用法的学习，方便之后自己的使用，而不需要频繁的查阅资料。...
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python-plt.xticks与plt.yticks
栗子： plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(25): plt.subplot(5, 5, i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary) plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 设置x或y轴对应显
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plt绘图总结
matplotlib绘图
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Python的数据科学函数包(三)——matplotlib(plt)
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热门推荐 python plt 画图
使用csv数据文件在百度网盘 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') # pd.to_datetime() 转换成日期格式，即由 1948/1/1 转换为 1948-01-01 unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) ...
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python数据可视化实现步骤,Python数据可视化图实现过程详解
Python数据可视化图实现过程详解更多python视频教程请到菜鸟教程画分布图代码示例：# encoding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import * # 支持中文mpl.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]‘mention...
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matplotlib-plt.plot用法
文章目录 英语好的直接参考这个网站 matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) 将x,y绘制为线条或标记 参数： x, y：数据点的水平/垂直坐标。x值是可选的，默认为range（len（y））。通常，这些参数是 一维数组。它们也可以是标量，也可以是二维的（在这种情况下，列代表单独的数据集）。 这些参数不能作为关键字传递。 fmt：格式字符串，格式字符串只是用于快速设置基本行属性的缩
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python Plt学习
plt的简单学习
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plt.show()和plt.imshow()的区别
问题：plt.imshow()无法显示图像 解决方法:添加：plt.show()，即 plt.imshow(image) #image表示待处理的图像 plt.show() 原理：plt.imshow()函数负责对图像进行处理，并显示其格式，而plt.show()则是将plt.imshow()处理后的函数显示出来。 ...
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python题库刷题网站_python在线刷题网站
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python xticks_Python Matplotlib.pyplot.yticks()用法及代码示例
Matplotlib是Python中的一个库，它是数字的-NumPy库的数学扩展。 Pyplot是Matplotlib模块的基于状态的接口，该模块提供了MATLAB-like接口。Matplotlib.pyplot.yticks()函数matplotlib库的pyplot模块中的annotate()函数用于获取和设置y轴的当前刻度位置和标签。用法： matplotlib.pyplot.yticks...
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python的plt函数_plt.plot画图函数
[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False#设置横纵坐标的名称以及对应字体格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...
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plt函数
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python 学习，需要有哪些基础呢？
1、有较强的逻辑思维能力
几乎所有编程语言的学习都离不开较强的逻辑思维能力，因为编程语言是人与计算机的对话，任何歧义和差错都会影响最终的运行效率。
2、有较强的数理专业背景
学习Python最理想的专业有数学、统计学、物理学、计算机科学等专业，因为Python语言所操作的对象很可能是大数据收集与分析，以及AI开发领域，有以上的学科背景会对今后的发展有很好的优势。
3、有丰富的运维经验
可能很多学计算机的同学在毕业之后从事了服务器、后台管理的运维工作，这既有优势、也有劣势。所谓优势就是有现成的成品摆在你面前，你在做运维的过程中会对产品开发理解更加充分，然而劣势就在于对自身的技术提高帮助可能比较有限。这时学Python，更在于从运维转开发，这也是对自己职业生涯的一种新规划。
4、从事Web全栈开发工作
以前开发web，Java是主角，但如今越来越多的web开发开始青睐于Python，究其原因其实也是因为网络数据量的日益庞大以及人工智能的普及，所以精通Python语言对于从事web全栈开发将有积极的影响。
现在学好python能干什么？
python可以做什么
1 首先，最基本的功能就是借助python中自带的科学计算包Numpy、padas、matplotlib等，完成复杂的数据分析。
2 网络爬虫，利用python可以从网络上爬取任何格式的数据，比如文本数据、音频、视频数据、图片等。
## 标题 ##python爬取网络小说
3 词云图，利用python对语料集分词处理后，输出个性化词云图。
4 web开发，当然python之所以强大，是因为它的工程级开发，完全可以实现网站开发。
python就业前景
学习python之后，想从事这方面的工作，行情怎么样呢？你可以去拉勾网、应届生求职网等各种招聘网站搜索python相关职业岗位，可以看到python的缺口不仅大，而且就业岗位类型多、待遇也不错。
python相关就业岗位：数据分析师、Web开发、量化交易分析、游戏开发者、自动化测试、网站后端程序员、人工智能、网络安全等。
看到这里有没有想学习python的冲动呢，如果你是新手，想学习python又苦于没有好的学习资源，那么小编给你提供一个免费获取30G的python学习资源包，关注我们实验室的微信公众号，回复“菜鸟起飞”，即刻免费获取资源！
新闻名称：python运维内置函数 python运维管理系统
文章起源：
http://cdkjz.cn/article/dosgoco.html
