（1）Python所有方向的学习路线（新版）
这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。
（2）Python学习视频
包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。
（3）100多个练手项目
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
具体来说，map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。
在本例中，它遍历每个元素并乘以2，构成新列表。 （注意！list()函数只是将输出转换为列表类型）
# Map seq = [1, 2, 3, 4, 5] result = list(map(lambda var: var*2, seq)) print(result) [2, 4, 6, 8, 10]
Filter函数接受一个列表和一条规则，就像map一样，但它通过比较每个元素和布尔过滤规则来返回原始列表的一个子集。
# Filter seq = [1, 2, 3, 4, 5] result = list(filter(lambda x: x > 2, seq)) print(result) [3, 4, 5]
Arange和Linspace
Arange返回给定步长的等差列表。
它的三个参数start、stop、step分别表示起始值，结束值和步长， 请注意！stop点是一个“截止”值，因此它不会包含在数组输出中。
# np.arange(start, stop, step) np.arange(3, 7, 2) array([3, 5])
Linspace和Arrange非常相似，但略有不同。
Linspace以指定数目均匀分割区间，所以给定区间start和end，以及等分分割点数目num，linspace将返回一个NumPy数组。
这对绘图时数据可视化和声明坐标轴特别有用。
# np.linspace(start, stop, num) np.linspace(2.0, 3.0, num=5) array([ 2.0, 2.25, 2.5, 2.75, 3.0]
Axis代表什么？
在Pandas中，删除一列或在NumPy矩阵中求和值时，可能会遇到Axis。
我们用删除一列（行）的例子：
df.drop('Column A', axis=1) df.drop('Row A', axis=0)
如果你想处理列，将Axis设置为1，如果你想要处理行，将其设置为0。
但为什么呢？
回想一下Pandas中的shape。
df.shape (# of Rows, # of Columns)
从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组，第一个值代表行数，第二个值代表列数。
如果你想在Python中对其进行索引，则行数下标为0，列数下标为1，这很像我们如何声明轴值。
Concat，Merge和Join
如果您熟悉SQL，那么这些概念对您来说可能会更容易。
无论如何，这些函数本质上就是以特定方式组合DataFrame的方式。
在哪个时间跟踪哪一个最适合使用可能很困难，所以让我们回顾一下。
Concat允许用户在表格下面或旁边追加一个或多个DataFrame（取决于您如何定义轴）。
Merge将多个DataFrame合并指定主键（Key）相同的行。
Join，和Merge一样，合并了两个DataFrame。
但它不按某个指定的主键合并，而是根据相同的列名或行名合并。
Pandas Apply
Apply是为Pandas Series而设计的。
如果你不太熟悉Series，可以将它想成类似Numpy的数组。
Apply将一个函数应用于指定轴上的每一个元素。
使用Apply，可以将DataFrame列（是一个Series）的值进行格式设置和操作，不用循环，非常有用！
df = pd.DataFrame([[4, 9],] * 3, columns=['A', 'B']) df A B 0 4 9 1 4 9 2 4 9 df.apply(np.sqrt) A B 0 2.0 3.0 1 2.0 3.0 2 2.0 3.0 df.apply(np.sum, axis=0) A 12 B 27 df.apply(np.sum, axis=1) 0 13 1 13 2 13
Pivot Tables
如果您熟悉Microsoft Excel，那么你也许听说过数据透视表。
如果你也是看准了Python，想自学Python，在这里为大家准备了丰厚的免费学习大礼包，带大家一起学习，给大家剖析Python兼职、就业行情前景的这些事儿。
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。
三、全套PDF电子书
书籍的好处就在于权威和体系健全，刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课，但等你学完之后，你觉得你掌握了，这时候建议还是得去看一下书籍，看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
四、入门学习视频
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。
四、实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
五、面试资料
我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
成为一个Python程序员专家或许需要花费数年时间，但是打下坚实的基础只要几周就可以，如果你按照我提供的学习路线以及资料有意识地去实践，你就有很大可能成功！
最后祝你好运！！！
