大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了1024，一封写给CSDN家园Python初学者的信 | Python初级、中级、高级学习路线，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
又是一年1024c;祝所有程序员节日快乐c;健康开心c;祝CSDN越来越好。转眼c;已经在CSDN分享了十多年博客c;感谢大家的陪伴和祝福c;在这里我与许多人成为了朋友c;感恩。非常遗憾c;这次没能去长沙岳麓书院见很多大佬和博友c;下次有机会一定去。我也会继续加油c;分享更好更系统的文章c;帮助更多初学者。总之c;感恩大家能一起在CSDN相遇c;相见c;相知c;我们相约在这里分享一辈子c;感恩同行！
十年c;转瞬即逝c;我从青葱少年成长为了中年大叔。或许c;对其他人来说写博客很平淡c;但对我来说c;它可能是我这十年最重要的决定和坚守之一。
十年c;不负遇见c;不负自己c;不负时光。感恩所有人的陪伴c;因为有你们c;人生路上我不孤单。幸好c;这十年来c;我可以摸着自己的良心说c;每一篇博客我都在很认真的撰写c;雕琢c;都在用万字长文书写下我的满腔热血。
下图展示了这十年我写的博客涉及的各个方向c;3600多天c;这里的每篇文章c;每段文字c;都是我的心血和汗水c;当然也离不开CSDN和你们的支持。人生又有多少个十年呢？所以能做的就是感恩c;能做的就是分享更高质量的文章c;帮助更多CSDN读者。
这十年c;总有读者问我怎么学习Python？学习Python有什么用？跨专业的可以学习吗？有什么方向能学？我是2013年开始接触Python的c;主要从事NLP、Web数据挖掘和人工智能研究c;今天简单写一封给Python初学者的学习路线和总结c;希望能帮助更多初学者c;也欢迎大家补充c;大佬勿喷~
比赛测试网站：http://lovexiaoluo.com
我们在CSDN的故事都还在续写c;你们的陪伴依然继续c;青春啊青春c;你慢点走c;带着代码走！
在学习Python之前c;你不要担心自己没基础或“脑子笨”c;我始终认为c;只要你想学并为之努力c;就能学好c;就能用Python去做很多事情。在这个喧嚣的时代c;很多技术或概念会不断兴起c;我希望你能沉下心来去学习c;不要急于求成c;一步一个脚印。当你把某个技术学好、学精后c;还是能做一些事情的c;甚至能找到喜欢的工作或完成实践项目。
程序语言没有最好c;只有最适合。作为一名初学者c;我非常推荐你学习Pythonc;为啥？一方面是因为它具有语法清晰、代码友好、易读性高的特点c;同时Python拥有强大的第三方库函数c;包括网络爬取、数据分析、可视化、人工智能等；另一方面Python既是一门解释性编程语言c;又是面向对象的语言c;其操作性和可移植性高c;被广泛应用于数据挖掘、信息采集、人工智能、网络安全、自动化测试等领域。甚至c;很多小学生、高中课程和计算机二级也都陆续增加了Python。
Python最大的优势在于效率。有时候程序员或科研工作者的效率比机器的效率更重要c;对于很多复杂性的功能c;使用更加清晰的语言能给程序减少更多的负担c;从而大大增强程序的质量c;其易学性和扩展性也能让新手很快上手。虽然Python底层运行速度要比C语言慢c;但Python清晰的结构能解放程序员的时间c;同时很方便的和其他编程语言代码（如C语言）融合在一起。
所以c;从来没有一种编程语言可以像Python这样同时扎根在这么多领域c;并且Python支持跨平台操作c;也支持开源c;拥有强大的第三方库。尤其随着人工智能的持续火热c;Python在IEEE近几年发布的最热门语言中多次排名第一c;越来越多的程序爱好者、科技关注者也都开始学习Python。
在Python学习过程中c;不要觉得你的底子薄或者之前没接触过c;就想放弃c;很多人还没起跑就选择退赛。我想c;只要沉下心来c;肯下功夫c;就能学好。在学习过程中c;一定要去写代码、写代码、写代码c;只写真正动手去实践c;才能慢慢积累。
同时c;编写代码过程中出错也是家常便饭c;我现在写Python代码每天不出点错c;心里都躁得慌c;所以遇到错误c;学会百度、谷歌去解决真的非常重要c;它也是你学习能力的一种提升c;实在找不到错误c;可以去开源论坛、社区、学习群里提问c;也欢迎来公众号或CSDN找我。
接下来我给出前辈许向武老师推荐的Python程序员成长路线图c;包括：基础语法–>语感训练–>课题练习–>分方向继续学习–>中级程序员–>拓展深度和广度–>高级程序员。
这里c;给出我学习Python的一些历程和技巧。我最早接触Python是2013年c;主要是因为研究生方向是自然语言处理c;需要通过Python抓取数据并进行分析c;所以就选择了它。那些年Python的资料很少c;也没这么火热c;但也一直坚持着c;具体建议如下：
学习路上没有捷径c;只有坚持c;但你却能通过Python不断提升你的学习兴趣c;做一些喜欢的事c;喜欢上这门语言。最后给出当年大三学习Python时激励自己的话：
自认为我不是一个很聪明的人c;但肯努力c;肯下功夫。Python对新手非常友好c;各种扩展包可以供我们实现想要的工作c;因此一定不要胆怯c;干就对了c;从零开始一点点实战c;你肯定会成长的。如果你还是一位初学者c;就放手去拼搏c;看看你能学到什么程度；如果你还是一名学生c;请牢记“真正的大神都是寒暑假练成的”c;珍惜每一个假期c;多写代码完成想要的某个作品。
曾记否c;我本科和高中好友在乘火车上回家的路上说到：
因此c;在学习和编程过程中c;我们也会遇到各种各样的困难c;而且很可能这种困难对你来说非常的简单c;但是别人确实百思不得其解！这种感觉我也经常遇到c;怎么都不会的别人一点就通。所以当别人不会的问你时c;你也应该去帮助c;这也是对你的提高。
蓦然回首c;自己读了十多年的书c;作为学生c;我又在大学学到了什么呢？你也可以思考下你学到了什么c;以及接下来你需要去学什么？我的收获或许是：
如果你也是一个大学生c;你也应该去享受一下自己独立完成一个自己感兴趣东西的过程。在这期间c;你需要自己查阅资料、调动自己的积极性c;尽自己的最大努力去完成它c;最后这种感觉真的很享受。短暂的激情是不值钱的c;只有长久的激情才是值钱的c;不论未来如何变化c;我希望自己能始终坚持自己的为人做事原则c;怀抱一颗感恩的心坚持着去实现心中的梦想c;去学会享受生活！
最后用我在CSDN看到云南的一位读者专程注册CSDN的评论c;我备受鼓舞c;也希望分享与更多的人c;一起去拼搏c;一起去战斗c;感恩同行c;感谢CSDN！
“我不在意别人的眼光c;别人的评价c;我只想学到更多的东西c;农村孩子下雨没伞只有拼命奔跑才有未来c;如果可能c;我也想成为一名高校老师c;呆在云南”。啊c;真喜欢这种素未谋面的云鼓励c;面对这些伙伴c;我有什么理由不继续分享c;不继续奋斗呢？
接下来分享我和CSDN许老师在CSDN完成的《Python成长路线图》c;许老师是非常谦逊又有才华的前辈c;值得我们每个人学习。很愉快的一次合作c;同时感谢CSDN和周老师c;也欢迎大家继续补充和指正。
Python初阶主要包括预备知识、基础语法、进阶语法和面向对象编程。
Python初级学习路线完整如下图所示：
Python中阶主要从基本技能、Web应用开发、网络爬虫和桌面应用开发四个方向介绍。
Tkinter – Tkinter简介 – 安装配置 – Tkinter模块 – Tkinter控件 – 标准属性 – 几何管理
PyQT – PyQT简介 – 安装配置 – PyQT模块 – PyQT布局管理 – PyQT菜单和工具栏 – 事件和信号 – PyQT对话框 – PyQT控件 – PyQT拖拽与绘图
WxPython – WxPython简介 – 安装配置 – WxPython常用类 – WxPython布局管理 – WxPython事件处理 – WxPython对话框 – WxPython组件 – WxPython拖拽处理 – WxPython绘图API
高阶主要包括科学计算基础软件包NumPy、结构化数据分析工具Pandas、绘图库Matplotlib、科学计算工具包SciPy、机器学习工具包Scikit-learn、深度学习、计算机视觉和自然语言处理。
Pandas概览 – Panda的特点 – 安装和使用
数据结构 – 索引数组Index – 带标签的一维同构数组Series – 带标签的二维异构表格DataFrame
基本操作 – 数据预览 – 数据选择 – 改变数据结构 – 改变数据类型 – 广播与矢量化运算 – 行列级广播函数
高级应用 – 分组 – 聚合 – 层次化索引 – 表级广播函数 – 日期时间索引对象 – 透视表 – 数据可视化 – 数据I/O
安装配置
@H_662_7@matplotlib快速入门 – 画布 – 子图与子图布局 – 坐标轴与刻度的名称 – 图例和文本标注 – 显示和保存
图形绘制 – 曲线图 – 散点图 – 直方图 – 饼图 – 箱线图 – 绘制图像 – 极坐标绘图
风格和样式 – 画布设置 – 子图布局 – 颜色 – 线条和点的样式 – 坐标轴 – 刻度 – 文本 – 图例 – 网格设置
@H_662_7@matplotlib扩展 – 使用BaseMap绘制地图 –3D绘图工具包
SciPy概览
安装配置
数据插值 – 一维插值 – 二维插值 – 离散数据插值到网格
曲线拟合 – 最小二乘法拟合 – 使用curve_fit()函数拟合 – 多项式拟合函数
傅里叶变换 – 时域到频域的转换 – 一维傅里叶变换的应用 – 二维傅里叶变换的应用
图像处理 – 图像卷积 – 边缘检测 – 侵蚀和膨胀 – 图像测量
积分 – 对给定函数的定积分 – 对给定样本的定积分 – 二重定积分
非线性方程求解 – 非线性方程 – 非线性方程组
线性代数 – 计算矩阵的行列式 – 求解逆矩阵 – 计算特征向量和特征值 – 矩阵的奇异值分解 – 求解线性方程组
聚类 – k-means聚类 – 层次聚类
空间计算 – 空间旋转的表述 – 三维旋转
Scikit-learn概览
安装配置
数据集 – Scikit-learn自带的数据集 – 样本生成器 – 加载其他数据集
数据预处理（Preprocessing） – 标准化 – 归一化 – 正则化 – 离散化 – 特征编码 – 缺失值补全
分类（Classification） – K-近邻分类 – 贝叶斯分类 – 决策树分类 – 支持向量机分类 – 随机森林分类 – 集成学习Bagging/BoosTing – 神经网络模型
回归（Regression） – 线性回归 – Lasso回归 – 支持向量机回归 – K-近邻回归 – 决策树回归 – 随机森林回归 – 逻辑回归
聚类（Clustering） – K-Means聚类 – 均值漂移聚类 – 基于密度的空间聚类 – 谱聚类 – 层次聚类
成分分解与降维 – 主成分分析 – 因子分析 – 截断奇异值分解 – 独立成分分析ICA（Independent Component Analysis）
模型评估与参数调优 – 估计器得分 – 交叉验证 – 评价指标 – 参数调优 – 模型持久化
神经网络基础知识 – 人工智能发展历史 – 神经元 – BP神经网络 – 梯度下降 – 激励函数 – 过拟合、欠拟合 – 优化器Optimizer – 常用开发工具
环境配置 – Windows搭建深度学习环境 – Linux搭建深度学习环境 – MacOS搭建深度学习环境 – CPU/GPU环境搭建
Theano – Theano基础知识 – 定义Layer – CNN – RNN(GRU/LSTM) – Autoencoder – 神经网络参数保存 – 神经网络性能评价
TensorFlow – TensorFlow基础知识 – Tensor – Session – Variable – Placeholder – Dropout – Tensorboard – CNN – RNN(GRU/LSTM) – Autoencoder – GNN – 神经网络参数保存 – 神经网络性能评价
Keras – Keras基础语法 – 兼容BACkend – 函数模型和序列模型 – 定义Layer – CNN – RNN(GRU/LSTM) – Autoencoder – GNN – 迁移学习 – BiLSTM-Attention – 生成对抗网络GAN – 神经网络参数保存 – 神经网络性能评价
PyTorch – PyTorch基础知识 Tensor Variable 定义Layer 可视化 CNN(TextCNN) RNN(GRU/LSTM) Autoencoder GNN/GCN 迁移学习 生成对抗网络GAN 神经网络参数保存 神经网络性能评价
强化学习 – 强化学习概念 – Q-Learning – Sarsa – DQN(Deep Q Network) – Policy Gradients – Actor Critic
数字图像处理基础 – 数字图像处理 – 图像三要素 – 像素及图像处理分类 – 图像信号数字换处理
OpenCV基础 – 安装配置 – OpenCV基础语法 – 几何图形绘制
图像处理入门 – 读取显示图像 – 读取修改像素 – 创建复制保存图像 – 获取图像属性及通道
图像算数与逻辑运算 – 图像加法运算 – 图像减法运算 – 图像与运算 – 图像或运算 – 图像异或运算 – 图像非运算
图像几何变换 – 平移变换 – 缩放变换 – 旋转变换 – 镜像变换 – 仿射变换 – 透视变换
图像量化与采样 – 图像量化处理 – 图像采样处理 – 图像金字塔 – 局部马赛克处理
直方图统计 – 直方图概述 – 直方图绘制 – 掩膜直方图 – H-S直方图 – 直方图对比
图像增强 – 图像增强 – 直方图均衡化 – 局部直方图均衡化 – 自动色彩均衡化 – 图像去雾
图像平滑 – 图像平滑概述 – 均值滤波 – 方框滤波 – 高斯滤波 – 中值滤波 – 双边滤波
图像锐化及边缘检测 – 一阶微分算法、二阶微分算子 – Roberts算子 – Prewitt算子 – Sobel算子 – Laplacian算子 – Scharr算子 – CAnny算子 – LOG算子
图像形态学处理 – 图像腐蚀 – 图像膨胀 – 图像开运算 – 图像闭运算 – 图像梯度运算 – 图像顶帽运算 – 图像底帽运算
图像分割 – 基于阈值的图像分割 – 基于边缘检测的图像分割 – 基于纹理背景的图像分割 – 基于K-Means聚类的区域分割 – 基于均值漂移算法的图像分割 – 基于分水岭算法的图像分割 – 图像漫水填充分割 – 文字区域分割及定位
傅里叶变换 – 傅里叶变换 – 傅里叶逆变换 – 高通滤波器 – 低通滤波器
霍夫变换 – 霍夫变换 – 霍夫线变换 – 霍夫圆变换
图像特效处理 – 图像毛玻璃特效 – 图像浮雕特效 – 图像素描特效 – 图像怀旧特效 – 图像流年特效 – 图像滤镜特效 – 图像水波特效 – 图像卡通特效
图像分类 – 图像分类概述 – 基于机器学习的图像分类 – 基于深度学习的图像分类 – LeNet – VGG – AlexNet – ResNet
人脸识别
目标检测 – 目标检测概述 – RCNN – Fast-RCNN – SPPNet – Mask-RCNN – SSD – YOLO系列算法
自然语言处理概览 – 自然语言处理的基本概念 – 自然语言处理的面临困难 – 自然语言处理的研究现状
预备知识 – 概率论基础知识 – 最大似然估计 – 隐马尔可夫模型 – 贝叶斯网络 – 条件概率分布 – 信息论基础知识 – 熵 – 困惑度 – 互信息 – 神经网络基础知识 – CRF – BiLSTM+Attention – 迁移学习 – 常用语料库和知识库
jieba – jieba概述 – jieba分词 – jieba添加自定义词典 – jieba词性标注 – jieba关键词抽取
nltk – nltk概述 – nltk字符串处理 – nltk词性标注 – nltk词干提取 – nltk命名实体识别 – nltk分块处理 – nltk文本分类 – nltk情感分析
Genism – TF-IDF – similarities – LSA – LDA – Word2vec
词法分析 – 分词(英文分词/中文分词) – 词干提取 – 词形还原 – 词性标注 – 命名实体识别
句法分析 – 短语结构分析 – 依存句法分析 – 命名实体消歧
语义分析 – 指代消解 – 语义角色标注 – 语义关系抽取 – 语义依存分析 – 抽象语义表示
词嵌入 – Word2Vec – GloVe – fastText – ELMo – BERT – XLNet
文本挖掘 – 文本相似度计算 – 文本聚类 – 文本分类 – 文本摘要
情感分析 – 基于情感词典的情感分析 – 基于深度学习的情感分析
主题模型 – LSA – LDA
机器翻译 – IBM统计翻译模型 – 短语抽取 – 语言模型 – GNMT – Seq2Seq – Transformer
语言模型 – -- n-gram – Pitman-Yor过程模型 – AWD-LSTM – Transformer-XL – Gated CNN
智能问答 – 基于知识的问答 – 基于检索的问答 – 阅读理解 – 完形填空
智能对话 – 对话行为分类 – 对话状态跟踪 – 检索式聊天机器人 – 生成式聊天机器人 – 意图识别 – 槽填充(Slot Filling)
语音识别 – 傅里叶变换 – 声学模型 – 隐马尔可夫模型 – CNN – LSTM-HMM – 神经网络语言模型 – MFCC
知识图谱 – 知识图谱构建 – 知识计算 – 知识存储 – 知识服务与应用
写到这里c;这篇文章就介绍结束了c;祝大家程序员节日快乐c;也希望文章对Python初学者有所帮助c;欢迎大家从我给出的方向中选择自己感兴趣的点去做研究。重要的是多实践c;多编程c;加油！
最后用我的博客签名结束这篇文章c;“无知·乐观·低调·谦逊·生活”c;时刻告诉自己：无知的我需要乐观的去求知c;低调的底色是谦逊c;而谦逊是源于对生活的通透c;我们不止有工作、学习、编程c;还要学会享受生活c;人生何必走得这么匆忙c;做几件开心的事c;写几篇系统的文c;携一位心爱的人c;就很好！感恩CSDNc;感谢你我的坚守和分享c;这又何止是十年。
小珞珞要过生日了c;一直遗憾没能长时间陪伴在他们身边c;而且也没买什么礼物c;就给他画了一本手札c;记录娜璋珞一家这一年的点点滴滴c;希望大一点小珞能看到他搞笑的模样c;愿你快心健康成长c;无忧无虑c;哈哈！这几个月还挺忙的c;就写代码跑实验时抓紧画画c;熟悉的多操c;原谅爸爸鬼畜的画风c;爱你们呦c;也谢谢大家对小珞珞的喜爱c;辛苦妈妈了。一想到小珞治愈的笑容c;我的动力就更足了c;继续加油。
(By:Eastmount 2021-10-24 晚上10点 http://blog.csdn.net/eastmount/ )
以上是大佬教程为你收集整理的1024，一封写给CSDN家园Python初学者的信 | Python初级、中级、高级学习路线全部内容，希望文章能够帮你解决1024，一封写给CSDN家园Python初学者的信 | Python初级、中级、高级学习路线所遇到的程序开发问题。
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