❶ 為什麼廖雪峰會被稱為「python之父」，他有哪些成就嗎
從來沒聽說過廖雪峰是Python之父的說法。全世界公認的Python之父是Guido van Rossum。
❷ 為什麼看不懂廖雪峰python
個人感覺廖雪峰老師的課程還是比較詳細的，初學python也是通過廖雪峰老師網站上學習的，建議你也可以買一本人民郵電出版的python基礎教程進行學習，都比較適合初學者
❸ 誰知道這個python數據分析教程是哪個機構的嗎或者有資源的！ 非常感謝
使用Python進行數據挖掘是最近幾年才開始火起來的，之前網上很多的資料都是關於Python網頁開發等。但使用Python進行數據挖掘的側重點已經完成不一樣了。本人就是浪費了很多時間來篩選這些博客、書籍。所以就有了本文，希望能幫大家少走一點彎路。
熟練掌握任何一門語言，幾乎都需要經過以下過程：
良師－－學習Python課程＋入門書籍＋瀏覽技術博客
社區幫助－－善於使用搜索引擎、Mail List
益友 －－ 尋找學習夥伴
Learn by Code －－項目實踐
一、Python學習課程推薦
這兩個學習課程從最基礎的Python語法開始，介紹了Python數據分析、統計模型以及機器學習的各個方面，內容十分充足。之所以建議使用老外的課程是因為，老外上課假定你什麼都不會，講解深入淺出，尤其是對於華盛頓大學的機器學習課程，把復雜的概念講解得十分簡單。
1. 密歇根大學的《學習使用Python編程並分析數據》主要包括以下課程(講解十分詳細，深入淺出，非常適合入門學習，視頻都是有字幕的)：
《大家的編程 (Python 入門》：課程涵蓋了如何使用Python的基本指令編寫程序. 課程對學生沒有先設要求, 我們只涉及到最基本的數學, 有一定使用電腦經驗的人都可以完全掌握這門課的內容.
《Python 數據結構》：本課程將介紹Python編程語言的核心數據結構。我們將學習編程語言的基礎概念，探索如何使用Python的內置數據結構，如列表、字典、元組，進行更為復雜的數據分析。
《使用 Python 訪問網路數據》：使用Python爬取和解析網路數據
《Python 資料庫開發》：使用Python和資料庫進行交互
《使用 Python 獲取並處理數據，並用可視化方式展現數據》
2. 華盛頓大學的《機器學習》專項課程
在專項課程頁面無法選擇旁聽，必須點擊進入單獨課程頁面才可，這個課程專題旁聽是有限制的，無法提交作業；如有需求，可以申請獎學金，回答三個問題即可，系統自動通過申請。
《機器學習基礎：案例研究》：你是否好奇數據可以告訴你什麼？你是否想在關於機器學習促進商業的核心方式上有深層次的理解？你是否想能同專家們討論關於回歸，分類，深度學習以及推薦系統的一切？在這門課上，你將會通過一系列實際案例學習來獲取實踐經歷。
《機器學習：回歸》
《機器學習：分類》
《機器學習：聚類和檢索》
《機器學習：推薦系統和降維》
《機器學習：應用深度學習創建智能運用》
二、網上打碼教程
Learn by doing!!! 學習編程最有效的方式就是敲代碼！
Codecademy圍繞Python 的基礎語法，內容非常豐富。
DatacampPython基本語法（他家的R語言課程十分不錯！）
三、Python技術博客
簡單介紹一些非常棒的Python技術學習的博客
1.廖雪峰Python教程簡單易上手的Python基礎語法教程，值得學習, Python 2和Python 3版本都有。
2.非常棒的pandas練習Github Repo
3.很詳細的Python 爬蟲教程
4.國外Data Science博客大全
四、Python入門書籍推薦
常用書籍下載網址，幾乎囊括了網上能找得到的所有Python相關的書籍（PDF、Epub和mo bi格式），且提供雲盤下載鏈接。你值得擁有！
python | 搜索結果
1. 掌握Python語法的基礎上學習《Python for data analysis》是比較不錯的選擇，涵蓋了ipython notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用。
2.《Python數據分析與挖掘實戰》介紹了使用Python進行數據挖掘的詳細案例，數據和代碼都可以下載，作為機器學習的進階學習是不錯的選擇（這本書也用對應的R語言和Matlab 版本）。
3.《Python Cookbook》很厚的一本書，可以作為Python語法查詢手冊。
再添加幾個外文書籍下載網址：
1.All IT eBooks全
2.Library Genesis各種書籍，不局限於編程書籍
3.Fox eBook - eBooks Free Download Site
4.Development / Programming / AvaxHome
五、推薦訂閱博客（更細頻率較高）
iPhone上可以使用Reeder閱讀器，Instapaper用來保存後稍後閱讀，因為信息量比較大。
No free HunchKaggle競賽平台的官方博客，包括一些優秀的代碼解讀以及高分選手的采訪，十分有用的經驗（來自不同背景，不同年齡層次，不同職業的選手）
Flowing Data十分有用的數據分析的案例
Python日報內容十分精彩的集錦（中文）
六、FAQ (待續)
Python 2.x還是Python 3.x?
如何安裝Python包？ 強烈推薦Anaconda包，你值得擁有！尤其是Windows系統。
是否需要很強的統計和數學背景？ 有良好的數學和統計背景固然很好，但是現在很多崗位對數學和統計背景要求並不很多，都是簡單的演算法，Python編程已經能夠很方便地實現，更多的是對業務的深入理解。如有需要建議，邊學習Python邊學習數學統計。
七、實踐項目
Kaggle競賽項目，裡面不僅僅有很多競賽項目，而且有很多可供學習的代碼、博客以及論壇，都是實戰項目，有很強的實踐價值。
❹ 廖雪峰Python中關於參數傳遞的例子，看不懂結果，求指點
首先了解知識點
1、函數聲明參數帶一個星號表示傳入一個元組
2、元組前面加星號意思是把元組拆成多個值
3、傳值先接受固定參數，然後接受不定數量的參數
4、元組如果只有一個值，需要在後面加逗號，與數值進行區分
args的值是(1,2,3,4,)，逗號後面的空沒有意義，*args解開後分別是四個整形數字
將*args傳給f1，f1接先接受固定參數，分別把1 2 3 傳給abc
然後把4傳給f1的內部變數args，f1聲明中args帶星號，表示args是一個元組
將4賦值給args，args是一個只有一個值的元組，為了與整形數值(4)區分，在4後面加逗號
就得到這個執行結果
❺ 廖雪峰python 課程 怎麼樣
特別好，通俗易懂，條理性強。
❻ python推薦夜曲還是廖雪峰
夜曲編程這是真正適合從零開始學習Python的編程小白，一個非常有趣的線上課程。廖雪峰官方網站是編程大佬。很多Python入門推薦里都會提到的一個學習渠道我認為更適合稍微有一點點基礎的人學習，推薦大家可以學完夜曲編程的入門30天課程後再來廖雪峰老師的網站學習。
學會廖雪峰Python教程，那約等於什麼都寫不出來。除了做點課後習題，什麼都寫不出來。
在你掌握了Python基礎語法之後，你還需要簡單的網路基礎，包括套接字；為了編寫效率高一些，還需要知道常見的IO模型和簡單的並發編程。
❼ 廖雪峰的python教程有一點地方沒看明白，求指導
題主貼了兩遍函數，似乎是一樣的，下面就分析這一個版本：
defadd_end(L=None):
ifLisNone:
L=[]
L.append('END')
returnL
不明白題主說的「一直往裡面加END」是怎麼回事。函數里既沒有循環也沒有遞歸，怎麼會「一直」加。。。
關於默認參數，其作用是：使add_end()的返回值 與add_end(None)的返回值相同。因此下面不再單獨分析輸入0個參數的情形。
「return的L是全局變數，而傳入的參數L是局部變數」這個說法很奇怪。當傳入的L是None時，該函數的會新生成一個list，向其中加入一個字元串『END』，並返回這個新生成的list。而當傳入的L是一個list，哪怕是空list時，該函數的作用是向傳入的這個L新加一個元素'END'，並返回傳入的那個L。
L.append('END')這一行，如果縮進的話：當函數傳入的L不是None時，就不會向傳入的這個L新加一個元素'END'。因此縮進與不縮進的效果是不一樣的。
❽ 看完廖雪峰的python，但是感覺自己掌握不扎實，不知道該怎麼做
可以看一下紙質書，比如《python簡明教程》。紙質書比網上教程講得詳細，要系統一點，細節也比較多，但也不一定要學完整本。