本篇文章给大家谈谈python3.6学习手册，以及Python39手册对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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python汉化和不汉化区别
1、建议用英文版的，英文原版当然是不会出现字符集乱码的问题，汉化版有点事容易看懂，但是有时候可能会出现字符集乱码或者兼容性问题，我是说可能哈，所以为了以防万一，还是用英文版的吧。
2、目前国内的汉语编程大体分为五类：一类是汉化了其他编程语言而形成的，如：“中蟒”，就是汉化了Python语言；“易乐谷”是汉化了的LOGO语言；“丙正正”是汉化了的C++，“EMS”就是汉化了的Visia Compiler。
3、对于英语基础不太好的小伙伴（比如我），可以将Pycharm进行汉化。
4、汉化版不是正式的中文版，只是一部分人或者机构用简单的工具，翻译软件内能找到的，或者表面的字符，汉化程度很低，而且有很多词汇的翻译存在偏差。
5、你根本就不需要汉化它，把精力放在记牢如何使用它更好。也谢菜单基本上用不到。。比如最常用的ctrl+s为保存，F5是程序。这两个是最长用的。
如何自学成为数据分析师
统计学相关知识 统计学是数据分析的基础，因为数据分析需要对大量数据进行统计分析，大家可以通过对统计学的学习，培养数据分析最基本的一些逻辑思维。
一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。二是获取公开数据，***、企业、统计局等机构有。三是通过Python编写网页爬虫。数据预处理 对残缺、重复等异常数据进行清洗。
首先来说分析技能。Excel作为经典的数据分析工具，是数据分析师必备的武器库。灵活的Excel有两大经典利器，***表以及灵活的函数。而在函数中，尤为重要的便是Vlookup。这个函数是用于进行字段匹配的，在实际工作中应用非常广泛。
第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以***的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。
求python书籍推荐
1、python书籍推荐有：《Python编程：从入门到实践》《Head-FirstPython（2ndedition）》《“笨方法”学Python》《Python程序设计（第3版）》《像计算机科学家一样思考Python（第2版）》。
2、《Python编程快速上手》（第2版）：这是一本面向初学者的Python编程实用指南，通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。《Python基础教程》：这本书很基础，适合入门。
3、有关python的书籍很多，下面为您推荐几本适合自学的书：《简明python教程》书不厚，非常适合0基础的人自学入门用。不厚的优点就是上手快，提高自信，适合快速学习。
4、《python编程从入门到实践》python入门书籍，非常畅销，超高好评，python官方公认好书。《流畅的python》python进阶书籍。骨灰级大神主笔，知识点讲的非常深入透彻。《编程超有趣 奇妙Python轻松学》python入门书籍。
python是个什么东西
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python是一种高级编程语言。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫作ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。
Python 是一种高级编程语言，由 Guido van Rossum 于1989年底发明，是一种易于学习和阅读的语言。它是一种开源语言，意味着它是自由和开放的，并有着强大的社区。
python是一门计算机语言。非专业的你只需要知道这一点，python是一个用来编程写程序的一套规则或者说一套开发软件。
求推荐适合深度学习的服务器
1、蓝海大脑呀，他家的深度学习服务器支持2个英特尔可扩展处理器家族CPU，芯片主要***用龙芯飞腾、申威。机架式设计，即插即用。深度学习服务器节能效果也是不错的。
2、可以选择RTX3080 /RTX3090/RTX4090（上月刚发布，本月12日上市）。预算充足，可以选择专业深度学习卡Titan RTX/Tesla V100 /A6000/A100/H100（处于断供中）等等。
3、珍岛GPU云服务器。珍岛GPU云服务器适用于深度学习，针对AI，数据分析在各种规模上实现出色的加速，应对极其严峻的计算挑战，同时珍岛云提供多种GPU实例规格。
4、深度学习GPU服务器属于异构计算服务器，将并行计算负载放在协处理器上。如果推荐，首选一定是英伟达GPU服务器，或者选择英伟达授权的官方代理也是可以的。国内有很多英伟达代理商，蓝海大脑就是其中之一。有兴趣的可以去了解一下。
5、深度学习服务器的核心部件还是CPU、硬盘、内存、GPU，特别是很多深度学习依靠GPU的大规模数据处理能力，这就要强调CPU的计算能力和数量，同时不同的数据对GPU的显存要求也不一样。
6、深度学习：GPU服务器可以提供计算能力，帮助深度学习算法处理大量数据，从而让机器学习更快、更准确。 渲染：GPU服务器可以让3D渲染更快，提升渲染效率。
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