大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于numpy 编程学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍numpy 编程学习的解答，让我们一起看看吧。
从来没有接触过编程的人怎样从头开始自学python？
来点简单的通用编程学习方法。看了很多别人回答的答案，感觉零基础的人会头昏脑胀，讲讲我的看法，【编程公式=语言基础知识+功能库接口api知识】，基础知识：什么叫程序，程序由什么组成，什么是变量，常量，语句，循环，对象，重载等……这些是通用知识，不需要具体到语言层面，脑袋里要大概知道什么意思，然后再对比Python来学习上面基础部分，这部分必须学好，以后所有的功能都是由这些基础语句变量等组合起来的。掌握了基础知识后面的就很好学了，象有功底有经验的如我，不需要刻意培训什么，花个把小时掌握基础语法语句对象等，再去找你要的功能包，看他的demo，再对照自己的需求修修改改，最后就实现你自己的功能了。这个学习方法，所有语言莫不如是，祝你顺利。
首先，我们需要清楚自学Python编程的目的是什么，也就是将要是使用Python用于哪个方向的开发工作。Python作为一门被广泛应用的编程语言，可以应用于Web开发、大数据开发、数据分析、人工智能开发、嵌入式开发、游戏开发、自动化运维、自动化测试等多种方向，不同方向的Python学习曲线是不同的。
无论我们是希望通过学习Python寻求新的行业工作，还是希望在已有行业进行深耕，提升自己的技术解决能力，以便做更多事情，明确学习的目标是至关重要的。
我们在确定了学习Python的目的与方向之后，再来看看学习Python 的方式有哪些。
首先，对于 Python的基础部分，比如 数据结构、语法、函数等，如下图。这些基础内容可以通过网站或者书籍以自学的方式学习，难度很低。如果你又具备其他语言的编程基础，那么学起来将更加的轻松。
即使我们是想通过培训的方式学习Python，也建议提前通过自学掌握Python基础部分内容。
我们可以通过网站学习Python的基础内容，比如以下途径：
建议先充分了解一下IT这个行业是做什么，然后再了解一下PYthon.能做什么，有哪些发展方向，确定自己感兴趣再开始学习，基础最重要。建议看看百战程序员的PYthon400集，很适合0基础学习
学任何一门技术都有门槛，只是高低不同，学习Python也是一样的。作为过来人，Python的确不难，上手容易。但是对于从来没有接触过编程的人可不一定。建议先降低预期，在网上找一些基础教程，初期最好是视频类的教程，搭建好开发环境，掌握调试方法，然后从基础的语法开始学习，一定要亲自动手敲代码，坚持半个月应该能见效，应该能自己编写一些函数，实现简单的功能。但是这仅仅只是第一步啊，你这种从来都没有接触过编程新手，后面的挑战还很大，软件不只有代码，还有业务和逻辑，你要学的东西还有很多，祝你好运吧！
Python现在确实非常的火，而且很受非开发人员的追捧，因为它在数据分析和爬虫等方面有强大的功能，可以为很多人的工作提供便利。你说呢从来没有接触过编程，我觉得这个没有关系的，我在上大学之前也不知道Python是什么，慢慢积累就好了，那些大佬不也是从基础开始的嘛。所以不用担心这个。至于学习方法，我觉得得适合自己呢，每个人情况不一样，别人的不一定适合自己，还是要自己去总结。找一份入门的资料，最好是结合项目学习的，可以让你更快的入门。可以去看看[_a***_]尚学堂高淇400集，内容很多很详细，从基础开始，而且是面向就业方向的，干货满满，400集的内容足够你养成自己的学习习惯和方法了，然后再结合一些书籍学习，一定会进步很快，我就是这样过来的，这些资料确实很有价值，你可以去看看。
NumPy和MATLAB哪个强大？
拿numpy跟matlab比是不合适的，numpy是一个软件包，而matlab有两个意思，一个是指语言，另一个是指软件，如果从语言的角度说应该拿matlab跟python比，这两种语言确实不分伯仲，matlab能做到的事python基本都能做到。不过matlab在与硬件模块的通信方面更为强大，比如可以把m脚本写的算法编译成c语言或vhdl代码。我估计提问者想问的是在矩阵计算方面numpy与matlab的性能差异。事实上两者用的底层线性代数计算算法库都是blas。但是两者解释器不同，所以对同样功能的计算会有点差异，但是并不太明显，总的来说matlab强点，毕竟是商业软件，做了很多优化。
两者各有侧重，Matlab擅长于科学计算（矩阵，方程，方程组，微分方程），Numpy是一个开源的python数学库，使用起来比较灵活（开源，意味着可以按照自己想要的方式来修改源码）。这两大工具堪称计算神器，下面我就来分别介绍一下这两大计算领域的神器（插图会附上一些推荐的教材）。
Matlab.Matlab是美国Mathworks公司推出的一款商业科学计算软件（价格不便宜），它的编程语言是M语言。Matlab计算数据时最基本的处理单元是矩阵，他有强大的矩阵运算能力，几乎所有线性代数问题都能使用matlab进行求解。此外Matlab在工程领域也有很广泛的应用，它自带了强大的模拟仿真工具，可以对各类科学工程技术问题进行数学建模仿真。
Numpy.Numpy是基于python这种脚本编程语言的（M语言也是一种脚本语言），python是一门简洁优雅的编程语言（语法接近自然语言，可以快速上手），由于python可以和多种语言混合使用，被广泛的当作胶水语言来使用。Numpy在计算时，它的最基本的数据处理单元是数组（和matlab不同），由于numpy是开源算法库，可以在任何地方自由更改和使用（matlab属于商业闭源软件，无法对其进行修改，开发商业软件时也存在一定的授权问题）。
使用选择问题。那么我们在实际开发中该如何进行选择呢，我个人的建议如下：如果是常规计算（不太复杂的情况，比如简单的求导，解低次方程组）时，使用numpy可以快速进行开发；而如果计算问题比较麻烦（如微积分，高次方程）或是需要进行模拟仿真，这时候不要犹豫，直接上matlab，这是它最擅长的领域。其实在很多情况下可以二者混合开发，常规计算用numpy，复杂一点的上matlab。
python一个库至少要学多久？
学习一个Python库的时间取决于多个因素，包括但不限于库的复杂性、学习者的编程经验、学习***的丰富程度以及投入的学习时间等。因此，无法给出一个确切的时间范围。
对于简单的Python库，如numpy或pandas，如果你已经有一定的Python编程基础，那么可能只需要几个小时或几天的时间就能掌握其基本用法。这些库通常有详细的文档和教程，可以帮助你快速上手。
然而，对于更复杂的库，如tensorflow或scikit-learn，学习的时间可能会更长。这些库涉及更多的概念和技术，需要更深入的理解和实践。你可能需要花费几周甚至几个月的时间来熟悉它们的API、掌握它们的使用方法，并理解其背后的原理。
此外，学习者的个人因素也会影响学习时间。如果你是一个有经验的Python开发者，那么学习新库的速度可能会更快。相反，如果你是初学者或者对Python编程还不太熟悉，那么可能需要更长的时间来掌握新库。
因此，无法给出一个具体的学习时间。建议你先确定要学习的库，然后查找相关的教程和文档，根据自己的实际情况来安排学习时间。同时，保持耐心和毅力，多实践、多思考，相信你一定能够掌握所学的Python库。
到此，以上就是小编对于numpy 编程学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于numpy 编程学习的3点解答对大家有用。
