在学习python的过程中，你遇到的最大的困难是什么？

我认为学习Python是一个由浅入深的过程，或者说学习任何一样东西都是分阶段的，在不同的阶段会面对不同的困难。

下面就以我自己在学习利用Python进行数据分析的过程为例子，讲讲我在各个阶段学习Python时遇到的困难。

第一个阶段

是学习一些基本的数学知识，主要内容集中在高等数学和线性代数以及概率论方面。

其实我的想法是如果想要精通数据分析，只懂得如何编程和处理数据是远远不够的，基本的数学知识是不可或缺的。

那么在这个阶段，我遇到的困难是理解一些复杂的数学关系和数学公式的推导，比如说复杂函数的偏导数、矩阵特征向量的意义等等。

第二阶段

我主要学习的内容是Python的编程基础，学习内容有：
Python的集成开发环境以及虚拟环境
Python变量、赋值、简单的运算
Python中的控制语句以及循环语句
Python中的四大数据结构（列表、集合、字典、元组）
Python中的函数、类、对象（面向对象编程）
Python读写文件Python的异常处理

因为我之前学习过C++和java，所以在这一个阶段学习起来没有啥特别的困难，但是对于一个新手（之前没有接触过编程的小白）来说，可能在面向对象编程和四大数据结构那里有一点困难。如果你身边还没人教你的话，那建议你跟着网上的资源学一学，应该能帮你避开很多坑。

第三个阶段

学习Python数据分析常用的第三方库，主要的是numpy、pandas、Matplotlib还有SciPy。先介绍一下这几个库的作用吧
numpy:这个库最大的作用是大规模的矩阵运算，他富含大量的矩阵运算函数，比如说求矩阵的求逆、求矩阵的特征值、矩阵的转置等等。
pandas：Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。Matplotlib：是 Python 的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。Matplotlib 可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表Matplotlib 是一个非常强大的
Python 画图工具，我们可以使用该工具将很多数据通过图表的形式更直观的呈现出来。Matplotlib绘图的案例如下（效果还是相当不错的）：

SciPy:我认为SciPy是数据分析的核心库，他包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。

在这个阶段，我认为最大的困难就是这些库涉及到的范围很广，所以函数也有很多，如果你想把每一个库的函数及其作用都记下来是不太可能的，除非你的记忆力真的非常惊人。所以我的做法是记住几个最常用的函数，然后把他们的官方文档都放到浏览器的收藏夹里面，有需要的时候去官方文档里面找相关的函数。

第四个阶段

我主要结合一些真正的数据案例去实际动手操作，在这里给大家推荐一个数据竞赛网站kaggle（网站链接），这个网站上面有很多的数据案例，这些数据案例往往都有实际要求，并且数据集都是可以下载到本地的。如果你想实际动手实现数据分析，可以到这个网站上去找你感兴趣的数据然后自己试一试。这个阶段其实是最困难的，因为你需要在没有别人的指导下去实现数据分析，但是一开始可能比较困难，当你多做几个数据案例的分析就会逐渐上手了。