大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习的预期效果的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python学习的预期效果的解答，让我们一起看看吧。
python断言是什么？
Python中的断言是一种用于在程序中检查条件是否符合预期的工具。它通常用于在开发和调试阶段验证程序的正确性，可以在代码中断言来确保特定条件为真。当断言条件为***时，程序将会抛出AssertionError异常。
断言可以帮助开发者找出程序中潜在的问题和错误，提高代码的健壮性和可靠性。
在编写测试用例时，断言也经常被用来验证代码的正确性，确保程序运行的预期结果与实际结果一致。因此，使用断言可以提高程序的可维护性和可靠性。
学习python开发怎么样？去哪学比较好？
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，在当前的大数据、智能化时代，学习一门编程语言对于学生和职场人都有比较现实的意义，而学习Python就是不错的选择，一方面Python语言的应用场景比较多，另一方面Python语言简单易学，初学者很快就会建立起学习的成就感。
目前随着云计算的发展，行业领域已经开始落地了一些智能化办公平台，这些办公平台通常会集成一定的低代码开发环境，而Python语言就是最为常见的一种选择，比如目前金融领域应用Python就已经越来越多了。从这个角度来看，传统行业的职场人，学习Python对于职场发展会有比较积极的意义。
普通人完全可以通过自学来掌握Python的基本编程语法，然后通过岗位实践来深入了解Python，通常可以分成以下三个学习阶段：
第一：建立Python的编程思想。Python语言可以看成是面向过程语言与面向对象语言的结合体，既简单又灵活，所以在学习的初期并不会遇到太大的障碍，一些实验也很容易就会完成。对于初学者来说，通过常见的Python书籍就能完成入门。
第二：选择一个主攻方向。学习Python要选择一个主攻方向，而这个主攻方向的选择要结合自身的实际情况，职场人最好围绕岗位升级的要求进行方向选择。对于传统行业的从业者来说，通过Python进行大是比较不错的选择。
第三：岗位实践。学习编程语言一定要注重实践操作，对于职场人来说，可以通过Python来完成一些工作任务的处理，在这个过程中也会积累大量的实践经验，而对于大学生来说，可以找一个Python开发实习岗位。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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Python现在已经成为最受欢迎的程序设计语言之一，这与其具有的简洁性、易读性、可扩展性、开源社区丰富的库支持以及其本身是开源的密不可分。这些特性随着学习的深入会深入接触，在此就不赘述了。
对于初学者遇到的首要问题是以什么作为入门学习材料才能最大限度地提高学习效率并达到预期的学习效果。笔者综合权衡学习的时间效率、知识覆盖面、权威性、[_a***_]演进等因素，再加之笔者学习使用Python一路走来的切身经历，认为对于具有较好英文阅读能力的初学者来说从Python***上的文档入手无疑是首选（***是英文版的）。从***入手可以最大限度地少走弯路，并且为以后进一步的学习以及跟进版本的演进奠定扎实的基础。对于英文基础不好的初学者可以***取中文教材+***的形式，至于选取哪本中文书籍，这里不做推荐，读者可自行网上搜索那些对python知识较全面覆盖且口碑较好的。对没有英文基础的，只能先从中文书籍开始。
考虑到知识的衔接性，学习Python***文档一般按如下顺序：
指南（Tutorial） 这部分没有覆盖python的每个细节，而是主要介绍Python的一些基本的重要特性。学习这部分能使读者对该语言的风格有很好的了解，为进一步学习语言参考部分做准备。语言参考（Language Reference）这部分描述了python的语法和核心语义。库参考（Library Reference）这部分是库参考手册。描述了用Python发布的标准库以及发行版中通常包含的一些可选组件。Python以容易学习和使用著称，但切不可理解成随便学学就能学好用好。对前两部分一定要仔细研读通读，最后一部分可大致略读，在实际需要时针对性地进行查阅。
最后说一下版本的选择。截止撰写本文之时，python 3.x系列已经演进到稳定版3.8，3.9版本为开发版，而2.x系列演进到版本2.7就不再更新了。很显然3.x系列是大势所趋。如果没有对既往2.x系列项目的维护需求，推荐初学者学习3.x系列的最新稳定版本。
明确方向再前进才能最大限度地避免走弯路
如何用Python制作优美且功能强大的数据可视化图像？
这里推荐两个可视化包—pyecharts和seaborn，相对matplotlib来说，代码量更少，绘制出来的图更美观，使用起来更简单也更快捷，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要介绍如下：
pyecharts：这个是基于Echart图表的一个类库，主要基于web浏览器进行显示，绘制的图形比较多，包括折线图、柱状图、饼图、漏斗图、地图、极坐标图等，代码量很少，而且很灵活，绘制出来的图形很美观，如下：
1.柱状图
测试代码如下：
运行截图：
2.漏斗图
测试代码如下：
Python中，除了matplotlib外，还有哪些数据可视化的库？
这里主要介绍python的另一个可视化库pandas。
Pandas是一个功能非常非常强大的数据分析工具，广泛的应用于各个领域，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。在本文中，我们只是简单的介绍如何使用pandas做数据的可视化。
通过pip命令我们可以非常容易的把pansdas环境安装好。因为pandas是在matplotlib的基础上开发并提供更易用的绘图接口，所以我们在准备环境的时候也需要安装matplotlib。
pip install matplotlib
pip install pandas
环境准备好了，我们接下来看看如何使用pandas做数据的可视化。Pandas的一个基本概念是数据帧(DataFrame)，它是二维的表格型数据结构，我们可以简单的理解为数据的行和列的表格。下面我们看看如何在DataFrame绘制各种类型的图表。
DataFrame上的线条图其实只是对matplotlib库的plot()方法的简单包装。下面代码中我们随机生成4组包含30个值的数据来绘制线条图。每一组数据在线条图上由不同的表示。
推荐: plotnine和seaborn(seaborn有人回答过了，这里不再重复叙述)
说起plotnine，可能感觉小众，但说到ggplot2, 在R的世界里可是大名鼎鼎。两年前，一直找python版本的ggplot版本，当时有人移植过，但是用起来bug比较多，各种坑。直到去年后半年，找到了plotnine这个包，细节上虽然没有ggplot的完美，但基本可用，并且一直在维护。当时激动不已～
最特色也是吸引我的地方有两点:
数据是数据，绘图是绘图。同一份数据，可根据不同的绘图命令，按需展示成各种不同的图片，而不是按不同的绘图需求，调整各种数据。
按图层叠加，一个图层一个图层的绘制
谢邀，我来介绍几个我日常在使用的python数据可视化工具——seaborn和pyecharts。
Seaborn是一个在Python中制作有吸引力和信息丰富的统计图形的库。 它建立在matplotlib之上，并与PyData集成，包括对来自scipy和stat***odels的numpy和pandas数据结构和统计例子的支持。
seaborn提供的一些功能是
为matplotlib图形设计几种内置主题；
用于选择调色板的工具，用于制作能够显示数据模式的美丽情节；
用于可视化单变量和双变量分布或用于在数据子集之间进行比较的函数；
绘制统计时间序列数据的功能，灵活估计和表示估计的不确定性；
到此，以上就是小编对于python学习的预期效果的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习的预期效果的4点解答对大家有用。
