本文目录一览：
- 1、谁能教我Python？（写得好最高追分50！）
- 2、python 日常笔记 hmmlearn 隐性马尔科夫模型案例分析
- 3、Python数据分析案例-药店销售数据分析
- 4、如何学习Python？！
- 5、零基础如何学习Python？
谁能教我Python？（写得好最高追分50！）
“Python”这个英文单词的发音似“派森”，因此中文可以称之为派森。Python是一个有10年历史的Windows编程语言。Python的创始人为Guido van Rossum。
Python是一种即译式的，互动的，面向对象的编程语言，它包含了模组式的操作，异常处理，动态资料形态，十分高层次的动态资料结构，以及类别的使用。Python揉合了简单的语法和强大的功能。它的语法表达优美易读。它具有很多优秀的脚本语言的特点：解释的，面向对象的，内建的高级数据结构，支持模块和包，支持多种平台，可扩展。而且它还支持交互式方式运行，图形方式运行。它拥有众多的编程界面支持各种操作系统平台以及众多的各类函数库。利用C和C++可以对它进行扩充。个别的应用软件如果需要有一个可程序化界面也可以利用它来做为扩展语言用。最后，Python的可移植度非常高:它可以在许多的Unix类平台上运行，在Mac,MS-DOS,视窗Windows，Windows NT，OS/2，BeOS，以至RISCOS上都有相关的Python版本。
Python核心网站是: ，其中你可以找到很多资料。如果您第一次使用 Python, 可以下载一个试试。目前，Python已经有成百上千的公共资源可以供你调用。
Python作用
Python可以用在许多场合。当你需要大量的动态调整，要容易使用，功能强大并且富有弹性的情况，Python可以发挥很好的功效。
一个宏编程语言
你可以用Python给现有的应用程序添加一个宏语言或底稿编制（scripting）能力。经过稍微的训练，它使用户级别的底稿编制变得简单。发展一种新的语言常常被认为是大公司独家专利。Python是一个你可以加入你现有工具的宏语言并适合不同的层次的人使用。
一个快速的对象模型和算法的原型开发工具
开发软件花费钱财需要很多时间才能达到很好的效果。在Python下创建对象，你可以比我们知道的任何语言用更短的代码和更少的时间，并且全部支持继承，密封和多形性。一个比较流行的办法是在Python中原型一个程序，直到你相信设计是正确的再换到C++中，一个更好的办法是将Python应用程序轮廓化，然后在C++中重写速度至关重要的部分。
一个调试工具
新程序和代码库需要测试。有经验的开发人员知道给一个新功能或程序建立一个测试套件会节约时间并减少麻烦。如果一个程序可以与输入输出文件工作，Python 可以生成输入，运行这个程序，然后检查输出并进行分析。如果问题在于数据，你可以编写一次性的脚本来检查数据是否一致。
数据清除和转换
你可能会将数据由一个数据库移到一个新的数据库，或新建一个界面让数据在互不兼容的系统中流动。如果人工来做，这会是一个很繁琐而且容易犯错误的过程，你总会遗漏东西，到头来你还得重做以前的工作。Python对列表和字典的本地支持使复杂的数据转换更加容易。而且这种交互式模式可以让编程人员在转换过程的每一阶段观看数据。还可以编写由源到目标的数据转换的脚本并按需要不断运行，直到它正确完成工作。
Python作为粘合剂
互不兼容的系统常常需要被联在一起，而且这个过程需要自动进行。Python支持所有的集成关键技术。同时也很好的与文件，协议，DLLs及COM对象工作。Python还提供广泛的库帮助你得到几乎任何种类的数据。它还是很好的控制其他套件、进行系统管理以及控制其他系统数据流动的工具。
运行方式
Python可以以命令行方式运行，也可以交互式方式运行，还具有图形集成环境，这样开发Python就相当方便。现在已经出现了许多用Python编写的可视化编程软件，用于实现象Delphi一样的功能。
面向对象
Python是一个真正的面向对象语言。它甚至支持异常的处理。如果学过Java，应该对这个不陌生。但其它的脚本语言，如PHP，好象就没有。这使得程序的编写更加清晰，而不需要许多的错误检查了。
模块和包
这一点更象是Java。对于Java的支持，大家可以了解JPython。JPython是用Java写的Python，它完全支持Java，在这个环境下使用Python可以随意地使用Java的类库。语言扩展可以用C、C++或Java为Python编写新的新言模块，如函数。或者与Python直接编译在一起，或者采用动态库装入方式实现。也专门有人编写了一个工具，可以实现为Python自动实现函数接口封装，这就是SWIG（Simplified Wrapper and Interface Generator)，或称做简单封装和接口生成器(可以在)。
有趣的语法
Guido认为Python的语法是非常优美的。其中一点就是，块语句的表示不是C语言常用的{}对，或其它符号对，而是采用缩近表示法！有趣吧。就这一点来说，Guido的解释是：首先，使用缩近表示法减少了视觉上的混乱，并且使程序变短，这样就减少了需要对基本代码单元注意的范围；其次，它减少了程序员的自由度，更有利于统一风格，使得阅读别人的程序更容易。感觉还是不错的，就C语言来说，在if语句后面大括号的写法就好几种，不同的人喜欢不同的样子，还不如统一起来，都不会看得别扭。
在每个类或函数的定义后面，第一行可以是说明语句，根本不需要注释符标记。对于后面跟块语句的语句，后面应跟上一个冒号。一行语句不能太长，因为没有行结束符，如果超长则要使用续行符(\)。还有一些有趣的比如说，象下面的一个比较处理，用C语言为：
if (2
用Python可以表示为
if (2
什么是Zope?
Zope是一个开放源代码的Web应用服务器，采用Python语言开发，使用它您可以方便的构建内容管理、内部网、门户网站、和其他的定制应用。
高度面向对象的Web开发平台,采用Python语言开发。
可以运行在几乎所有流行的操作系统上,支持多语言。
能集成到其他流行的服务器，也自带服务器。
提供清晰的数据/逻辑/表示的分离。
带有可扩展的内置对象和强大的集成安全模块。
什么是Plone?
Pone是一个Zope上的一个用户友好、功能强大的开放源代码内容管理系统。Plone适合用作内部网/外部网的服务器、文档发布系统、门户服务器和异地协同群件工具，到目前，Plone其实已经发展成为了一个应用开发平台。
是一种功能强大的开放源码(Open Source)内容管理系统(CMS)。
通过Web浏览器来访问、编辑内容和管理,易于更新内容。
无需编程，即可创建新的内容类型。
协同的编辑和发布机制。
python 日常笔记 hmmlearn 隐性马尔科夫模型案例分析
什么是马尔科夫模型?用来干什么?
大家可以参考这篇
隐性马尔科夫模型简介,只聊原理, (保证没有数学)
关于HMM有两个主要问题：
已知上述三个参数，和当前观测序列，求解隐藏状态的变化
所有参数未知，只有数据，如何获得三个参数
需要使用hmmlearn 包
隐藏状态:
观察情况
初始状态矩阵
状态转移矩阵
发射矩阵
构建模型
将上述设定的参数传入其中
输入我们观察到的序列
输出的结果是
观察到的取出的色子点数: 1, 2, 3, 2, 4, 4, 5, 1, 6, 4
decode 方法计算： A, B, A, B, A, B, A, B, A, B
predict方法计算： A, B, A, B, A, B, A, B, A, B
取出的色子点数: 3, 2, 2, 1, 3, 4, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 4, 4
从哪个盒子取的: A, B, A, B, A, B, A, B, A, B, A, B, A, B, A, B
取出的色子点数: 6, 5, 4, 3, 3, 4, 1, 5, 6, 5, 2, 2, 1, 1, 4, 4
从哪个盒子取的: A, A, B, A, B, A, B, A, A, A, B, A, B, A, B, A
方案： 我们先假定一个初始概率分布，转移矩阵，以及发射矩阵，按照这些参数生成很多很多数据.
然后将数据放到HMM模型里，利用数据学习，检查模型学到的参数和我们假定的参数是不是一致。
按照假象的规则去生成一些列数据
将数据填入模型中,进行学习
输出的结果是
开始学习 2020-01-05 10:03:02.832792 共 10000条数据
结束学习 2020-01-05 13:05:53.612298
因为是无监督学习,所以模型不会把 A B 排定先后顺序,但是 三个参数是相互关联的,所以顺序其实无关系
初始概率
[0.20509604 0.79490396]
状态转移矩阵
[[0.31460223 0.68539777]
[0.6213235 0.3786765 ]]
从隐藏状态到 显示状态的发散矩阵
[[1.67834277e-01 1.74886284e-01 1.69078215e-01 1.68723388e-01
1.61611529e-01 1.57866306e-01]
[2.51185996e-01 2.46793569e-01 2.46239587e-01 2.53539909e-01
1.54840968e-06 2.23939182e-03]]
可见学习的还是很好的, 只是时间有点长(3个小时),
但是结果非常符合预期, 主要原因是,我们的数据非常干净,没有噪音. 如果在数据中混杂这噪音,可能结果就不会这么好了
Python数据分析案例-药店销售数据分析
最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。
数据分析的目的：
本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析，了解朝阳医院的患者的月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势、需求量前几位的药品等。
数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消费趋势分析。
数据准备
数据是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件读取函数将数据读取到内存中，这里需要注意的是文件名和Excel中的sheet页的名字。读取完数据后可以对数据进行预览和查看一些基本信息。
获取数据：朝阳医院2018年销售数据.xlsx(非真实数据) 提取码: 6xm2
导入原始数据
数据准备
数据是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件读取函数将数据读取到内存中，这里需要注意的是文件名和Excel中的sheet页的名字。读取完数据后可以对数据进行预览和查看一些基本信息。
获取数据：朝阳医院2018年销售数据.xlsx(非真实数据) 提取码: 6xm2
导入原始数据
数据清洗
数据清洗过程包括：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序及异常值处理
（1）选择子集
在我们获取到的数据中，可能数据量非常庞大，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。在本次案例中不需要选取子集，暂时可以忽略这一步。
（2）列重命名
在数据分析过程中，有些列名和数据容易混淆或产生歧义，不利于数据分析，这时候需要把列名换成容易理解的名称，可以采用rename函数实现：
（3）缺失值处理
获取的数据中很有可能存在缺失值，通过查看基本信息可以推测“购药时间”和“社保卡号”这两列存在缺失值，如果不处理这些缺失值会干扰后面的数据分析结果。
缺失数据常用的处理方式为删除含有缺失数据的记录或者利用算法去补全缺失数据。
在本次案例中为求方便，直接使用dropna函数删除缺失数据，具体如下：
（4）数据类型转换
在导入数据时为了防止导入不进来，会强制所有数据都是object类型，但实际数据分析过程中“销售数量”，“应收金额”，“实收金额”，这些列需要浮点型（float）数据，“销售时间”需要改成时间格式，因此需要对数据类型进行转换。
可以使用astype()函数转为浮点型数据：
在“销售时间”这一列数据中存在星期这样的数据，但在数据分析过程中不需要用到，因此要把销售时间列中日期和星期使用split函数进行分割，分割后的时间，返回的是Series数据类型：
此时时间是没有按顺序排列的，所以还是需要排序一下，排序之后索引会被打乱，所以也需要重置一下索引。
其中by:表示按哪一列进行排序，ascending=True表示升序排列，ascending=False表示降序排列
先查看数据的描述统计信息
通过描述统计信息可以看到，“销售数量”、“应收金额”、“实收金额”这三列数据的最小值出现了负数，这明显不符合常理，数据中存在异常值的干扰，因此要对数据进一步处理，以排除异常值的影响：
数据清洗完成后，需要利用数据构建模型（就是计算相应的业务指标），并用可视化的方式呈现结果。
月均消费次数 = 总消费次数 / 月份数（同一天内，同一个人所有消费算作一次消费）
月均消费金额 = 总消费金额 / 月份数
客单价 = 总消费金额 / 总消费次数
从结果可以看出，每天消费总额差异较大，除了个别天出现比较大笔的消费，大部分人消费情况维持在1000-2000元以内。
接下来，我销售时间先聚合再按月分组进行分析：
结果显示，7月消费金额最少，这是因为7月份的数据不完整，所以不具参考价值。
1月、4月、5月和6月的月消费金额差异不大.
2月和3月的消费金额迅速降低，这可能是2月和3月处于春节期间，大部分人都回家过年的原因。
d. 分析药品销售情况
对“商品名称”和“销售数量”这两列数据进行聚合为Series形式，方便后面统计，并按降序排序：
截取销售数量最多的前十种药品，并用条形图展示结果：
结论：对于销售量排在前几位的药品，医院应该时刻关注，保证药品不会短缺而影响患者。得到销售数量最多的前十种药品的信息，这些信息也会有助于加强医院对药房的管理。
每天的消费金额分布情况：一横轴为时间，纵轴为实收金额画散点图。
结论： 从散点图可以看出，每天消费金额在500以下的占绝大多数，个别天存在消费金额很大的情况。
/article
如何学习Python？！
既然要学pys60，只要按照pys60的路子走就行了，不需要电脑，也不会有教pys60的老师（在网上找个厉害的人请教当然可以）。如果手机是三版的话编辑器推荐Ped。如果python入门教程看不懂的话，就到网上找pys60的入门教程吧，这种教程一般偏实例轻语法，只要记住格式就可以学会特定操作。当然，不懂得语法终究无法举一反三，建议学了几章之后再试试能否看懂语法书，语法终归是最重要的。
零基础如何学习Python？
第一：找到一个好的教程
可以买本书，跟着书学习，书上的例子可以跟着写，课后的习题尽量做。没有买书的朋友，可以从网上找教程，在浩瀚如烟的互联网上，没有你找不到的，只有你想不到的。
彻底0基础的朋友，建议先确定自己是否对Python感兴趣，兴趣是好的老师，只有在兴趣的驱动下你才能坚定不移克服学习上遇到的困难。课课家Python从入门到精通视频教程
第二，循序渐进
既然是零基础，就不要着急了。你需要做的是，盯住一个教程，从基础语法，变量类型开始学起，接下来是运算符，条件语句，循环，字符串，list,元组，字典，日期时间，文件读写，函数，模块，异常处理。
第三，照葫芦画瓢
这个过程中，如果遇到不懂的，不要深究。不懂就问，不会就敲。能看懂多少就懂多少，重要的是按照教程编写代码，你看不懂的，可能照着例子写了，就懂了。再者，有许多知识，其实对非计算机行业的人来说，过于专业了，你也没有必要懂。
第四，贵在坚持
我不建议大家花费太多的时间在Python学习上，你每天能用30分钟看看教程，然后照着例子写代码就可以了，根本来讲，你要学习的不是Python，而是一种思维模式，这种思维模式的建立需要反复的练习，短期内用力过猛是无济于事的。
你永远不能叫醒一个装睡的人，也永远帮不了一个不努力的人。任何工作要做到优秀都需要不断的付出和学习，想要成为一名优秀的程序员也是一样，如果你热爱Python，热爱这门语言就应该持续的走下去，人真的去努力。
