python如何自学？0基础如何学Python？
1、初学python时，我们需要对python这一门语言的基础语法有所认识。这个阶段可以从一本经典入门书籍入手，《Python编程从入门到实践》。
2、也可通过codecademy的在线指南来熟悉python语法。
3、学习一门语言最重要的就是学以致用，学习python也一样。如果你在阅读入门级的python书籍，请一边阅读一边练习书中的代码。
4、如果你是在线学习的，也请按照学习指南尽可能地练习代码。
如果你想要自学，这里有关于自学python的3点经验：
1. 找一本浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。不要看很多本，专注于一本。把里面的例程都手打一遍，搞懂为什么。对于零基础的初学者来说，一定要找一个通熟易懂的，简单的书，你入门的书非常关键。多找一些自己能看的进去的视频资料反复学习。
2. 去找一个实际项目练手。要有真实的项目做。入门python的初学者坚持动手，要想牢固的掌握基础知识点，就一定要动手实践。
3. 最好能找会python的人。问他一点学习规划的建议，还有加几个python自学的群，群里问建议，一般都有人回答。
python在计算机哪年能学？
哪年都能学，而且越早越好。Python学习门槛很低，库函数完善，本身没有前置课程，不存在依赖关系。
它的学习过程本身就是对“顺序、分支、循环”等程序语言流程思想，及面向对象编程思想的培训。
很多国外的CS专业，在大一上学期就会组织学生对python进行学习(同时学一些简单的算法，比如冒泡排序，睡袋问题等)，然后大二下学期就会让他们用python做作业了。所以，个人建议是越早越好，早早益善。
信计专业是大一学习
网络工程专业是选修学习等等
主要还是要看你专业系主任怎么规划啦。
python的科学计算库有哪些？
在Python中很多高级库都是基本Numpy科学库去做的。之前如果用Python对数据进行操作，需要一行一行或者一个一个数据的去进行操作。
而在Numpy中，则是封装了一系列矩阵的操作：首先把数据转换成一系列矩阵的格式，然后再对矩阵进行操作。这样既高效，也省时。Numpy封装了一系列的函数函数，方便我们去操作矩阵。Numpy中一行代码就顶Python中十几行的代码。
Python有很多科学计算库，以下是一些常用的：
NumPy：NumPy是Python科学计算的基础库之一，提供了大量的数学函数和操作，如数组计算、线性代数、傅里叶变换等。
SciPy：SciPy是一个用于科学和工程计算的库，基于NumPy，提供了更多的科学计算工具，如最优化、线性规划、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理等。
Matplotlib：Matplotlib是一个用于绘制数据可视化的库，可以创建各种类型的图表，如线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。
Pandas：Pandas是一个用于数据分析和处理的库，可以处理各种类型的数据，如表格数据、时间序列数据、文本数据等，并提供了大量的数据处理和分析工具。
Numba：Numba是一个用于加速Python代码的库，可以对Python代码进行即时（JIT）编译，使得代码运行速度更快。
Cython：Cython是一个Python扩展语言，可以用于加速Python代码，也可以用于编写C扩展模块。
IPython：IPython是一个增强版的Python交互式shell，提供了大量的交互式特性，如自动补全、代码片段、魔法命令等。
Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一个Web应用程序，可以在其中编写和运行Python代码块，还可以添加文本注释和图形化输出，非常适合数据分析和可视化等任务。
到此，以上就是小编对于python学习规划推荐的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习规划推荐的3点解答对大家有用。
