个人猜测题主只是需要一个轻量级快速上手的干货教程，于是就不推荐各种书籍，给出一个一小时内的教程：

• 推荐教程：斯坦福CS231n的预备教程：。在我的专栏里有翻译好的版本：
• 推荐理由：由于CS231n全部作业要求是Python完成，所以该教程是面向零基础的学习者，介绍了Python中Numpy，Scipy和Matplotlib这3个基础库的最常用内容，良心干货。
• 教程内容：目录如下供参考：
• Python
  • 基本数据类型
  • 容器
    • 列表
    • 字典
    • 集合
    • 元组
  • 函数
  • 类
• Numpy
  • 数组
  • 访问数组
  • 数据类型
  • 数组计算
  • 广播
• SciPy
  • 图像操作
  • MATLAB文件
  • 点之间的距离
• Matplotlib
  • 绘制图形
  • 绘制多个图形
  • 图像
• 后续建议：推荐安装Anaconda平台进行后续学习。Anaconda默认安装各种主流科学计算、工程和数据分析库，使用的交互方式是IPython Notebook（已经改名为Jupyter Notebook）。相关介绍在知乎关于Anaconda的提问中已经有人详细介绍，这里就不赘述了。

回答完毕，祝顺利。

楼上很全面但略复杂，建议先装ipython notebook，然后听南京大学Coursera公开课《python玩转数据分析》一边敲代码，配合《用python进行数据分析》，你看看我编程零基础学完的成果

如果你是有过编程基础，比如C/C++, java 什么的。python基本就是无师自通快速上手，直接官方文档，不懂的上stack overflow。基本可以解决大多数问题。 没有编程基础的话，个人推荐 《think python》这本书。《learn python the hard way》太浅， 《head first python》太繁，《think python》作为入门刚刚好，两天可以看完，常用的东西都有包括。 然后做数据分析，还有一本 《python for data analysis》。我个人用的不多，但例子还是不错的。

迪艾姆python培训黄哥推荐的三本书下载：  像计算机科学家一样思考Python  Python编程实践  Python核心编程（第2版）  How to Think Like a Computer Scientist- Learning with Python 3  Practical Programming, 2nd Edition An Introduction to Computer Science Using Python 3  Core Python Programming, 2nd Edition  请看黄哥本人写的文章 如何捅破python编程的那层纸 剪刀石头布小习题三种语言python2、php、go代码 一段小代码说明@property装饰器的用法

熟悉语言

应用到数据分析

我自己的硕士论文是用Python做数据分析的( ) 这个回答，可能不是很适合题主。题主应该就是想稍微用一下Python. 我这里介绍的是系统性、偏重使用的。 1. 什么样的教程最好，最快、最适合入门 对于0基础的人来说，最简答的办法是从例子开始。比如说，一个实际的数据分析，然后你跟着走一边，从读入数据、画图，怎么解释数据，其实就都大概懂了。而不是先去学Python语言特性，然后再去看某些库的文档（Numpy, Matplotlib, Pandas等等）。 另外重要的，就是最好能有视频教程。因为你可能也不知道怎么安装、使用Python和相关的库，怎么使用Git, 用什么样的编辑器（IDE）来写代码等等。这些东西，如果有视频的话，其实就一目了然了。看起来比书快很多。 也就是说最理想的教程，应该是以 例子入手（而不是Python基础、要素入手），而且最好有视频

2. 具体教程 国内中文的教程不清楚；英文的话，目前没有碰到过特别优秀的，完全符合上述要求的 说说我熟悉的教程，都是英文的 ①Havard CS109 Data Science  首推。内容包括最基础的概率、统计分析，到更深的Machine Learning。既包括理论内容讲解，也包括实际的编程（用的Python）。课堂讲解、程序均有相应视频（而且有英文字幕）。有案例作业，拿数据进行分析，可以仔细的学习参考答案里面的代码（也就是有编程案例）。完全免费。 不过，为什么还要学概率论这些一大堆东西？（这也是我最开始说的，这篇答案不是适合楼主的轻量级需求） 因为，你以为你想要学的是Python, 而实际上是分析数据的方法，这个是任何文档、编程的书无法教给你的。但却是最重要的。也就是背后的理论、思考等等。 这个教程唯一的缺点，就是没有书。很难去快速查询、复习。比如再学完这门课，碰到一个东西，想要查的时候。无从查起。 ②Udemy, Learning Python for Data Analysis and Visualization  当时，按照我对于理想教程的要求，买的。Udemy上评价最好，卖得最好的教程 然而，并不好。不推荐。 为什么？因为这里的视频，仅仅是把文档重新讲了一遍，在最后才有一个例子。没有人需要先学习如何“查询数据”，如何“画柱状图”。这种东西大家都可以搜得到。真正缺乏的，是以问题为导向，把这些东西实际运用起来。 对我来说，这个教程最大的好处，是知道了Kaggle，可以瞻仰一下真正大牛们是怎样用Data Science来解决问题的 剩下的，就没有什么教程了。也就是我开始说的，缺乏系统性的教程。只是，再次强调一下，不学什么。 不从0开始学Python语言。 为什么？简单的If, For loop这些，其实大家都会。Python的基本语言，一看就懂，完全不需要在开始去系统的读Python的教学。真正缺的，反而是例子，而且是使用Pandas, Matplotlib等等库的例子。 这样子，能够在最短的时间内，见到学习效果。 只有当你真正发现，Python不会写。或者代码组织很麻烦。或者看到的代码不理解的时候，才需要去认真学Python语言。其实这个时候，也才真正学得进去。 或者，可以直接读《Data Science from Scratch: First Principles with Python》，里面Python Crash Course一部分，1个小时就足够了解Python的基本语法和一些特性。 这本书里其他的东西，就完全不要看了。因为是讲的是如何去实现Pandas, Numpy中的某些内容。而没有讲实际Pandas, Numpy等等的使用技巧。 3. 一些补充 就像上面说的，Python只是一门语言。一般的数据分析，Python, R, Matlab，甚至Excel都可以做。很多同学可能已经会Matlab了，那么其实直接用Matlab就行了

习惯了matlab，不太熟悉面向对象编程的朋友，看下这个，对python的这种面向对象的画图方法会有醍醐灌顶的效果。 用来自学还不错的，每个内容后面会有问题，下面有网友的留言与解答。 讲pandas数据规整的，挺不错的，记得学pandas时候最经常翻的。博主还有不少好文章，不妨看看。 这个网站讲pandas的，提醒一下，不光包括10min速成pandas，合理利用左侧导航栏，内容很丰富。 （截得里面一个讲画图的地方，酷一点） 包含python，numpy，pandas，scipy,matplotlib等内容，是notebook形式的，难度适中，简约不简单，强烈推荐。 （这是用seaborn库话画的，网站自带不用安装） joinquant本身是个量化交易的平台，但它的投资研究模块是个线上的notebook，用手机号注册下就能用，python，numpy，pandas，scipy,matplotlib等，支持和上一个学习资源结合使用，效果拔群。这个网站社区里也有一些python，pandas，numpy等的学习资料，不过有点良莠不齐。 线上边动手边实践的学习平台，有较多的课程安排，有免费有收费，如果编程方面基础较少的话，跟着课程一步一步来应该不错。我嫌它进度太慢，感觉自己学效率高就没怎么用这个。 it问题，相比百度和谷歌，你更应该问它，如果你听的懂它说的话的话。 最后，内个啥，求赞。。。

利用Python进行数据分析

1、首先你要了解Python语言的整个架构和一些基本概念，也就是所说的Python入门，这里推荐资料： ，很适合初学者，概念的讲解简单明了。还有大量的练习，跟着做会有很快的提高。 2、基本了解了python后，还要学习一些用于数据分析的工具，也就是一些基于python的科学计算库。

• 赞同 答案中提到的系列工具，尤其是工具包，可以说是用Python进行数据分析的最常用的。另外对于数据分析，少不了数据的可视化（也就是画图），首选，在Linux下非常好用，画出来的图很漂亮。
• 还有一个工具包，这个工具包主要针对机器学习领域进行数据分析的，里面大量的实例。几乎各种数据分析方法在里面都能找到相应的实现，一些程序有针对性的修改一下就可以了。

3、以下是一些不错的参考资料：

• ，官方文档的中文翻译，适合快速入门；
• ，适合matplotlib快速入门；
• ，这个人手把手教你用python做Data Analysis；有视频（只不过视频是放在YouTube上的，需要梯子），有代码，强烈推荐。
• ，，另外两个Python教程。

Mark 最近正在学

这个入门挺好的，不过需要点别的语言的开发背景，再装个ipython多试试就好了

用python进行数据分析, 看完然后就是查官网api了.

看其他的基础，用过R的人喜欢pandas入手，用过matlab可以numpy入手，有其他编程语言基础就直接过一遍语法然后找例子练习就行。

推荐《与孩子一起学编程》，专门写Python编程的，而且比较有意思

其实python非常适合初学者入门，上手很容易。

以下是两点经验：

1.找一本浅显易懂，例程比较好的教程，从头到尾看下去。把里面的例子都手打一遍，搞懂为什么。 2.去找一个实际项目练手。如果金融相关的数据分析可以参考

量化分析师的Python日记【第3天：一大波金融Library来袭之numpy篇 量化分析师的Python日记【第4天：一大波金融Library来袭之scipy篇】 量化分析师的Python日记【第5天：数据处理的瑞士军刀pandas】 量化分析师的Python日记【第6天：数据处理的瑞士军刀pandas下篇

另外推荐完全没有编程基础的新手先看《head first python》或者，这类书其实是借 python 来讲编程入门。

如果有一点点编程基础，而想学 python，建议《简明Python教程》或《Dive into Python》，这两个都有在线中文版本：

进阶推荐看 Python高级编程， 

最后数据分析推荐《》

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