先来反思

因为一直都是自己一个人琢磨，闲的时候这里写一句，那里写一句，用的时候发现自己还是啥都不记得。特别是关于Python的内容。 很不熟悉，做的很少。我一个人学习坚持下去也比较困难，所以打算找队友一起写。 目前先邀请小米的数据大佬们一起。这样也可以试试git的pull和requests。

后续规划

首先基础的语法是需要练习的，为了熟悉语法需要多练习案例，所以需要把练习的文档放在这里。可以是个学习的文档或者笔记。

文档的重要性

最近做一个练习的时候意识到了api文档的重要性，真正的是哪里不会点哪里。所以我得把文档链接贴在下面。

1. Python语法：https://docs.python.org/3.9/，从tutorial开始，到library。
2. Numpy文档：https://www.numpy.org.cn/user/basics/
3. Pandas文档：https://www.pypandas.cn/docs/，英文API文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html 英文的API文档非常好用，支持搜索，所有的用法都可以查到，同时有使用例子。真正的做到面向文档编程。
4. Seaborn文档：中文https://seaborn.apachecn.org/#/，seaborn文档因为是比matplot更高级的绘图库，所以更简单一些，更常用也更易用。
5. Pyecharts是基于百度echarts而来的库，也比较容易使用，文档全面，案例丰富，JS的效果更好，支持交互。会比seaborn更动感一些。 文档：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro，注意这个文档可以理解为是一个如何配置的说明，但是第一次用会比较懵逼。 所以需要案例文档：https://github.com/pyecharts/pyecharts；https://gallery.pyecharts.org/#/README

机器学习的sklearn库会在后面接着写，目前先写这部分数据基础的内容。