大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习软件推荐的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python学习软件推荐的解答，让我们一起看看吧。
学习python编程需要安装哪些软件？
Python两个分支，一个2.x，一个3.x。新手最好学习Python 2.7，经典成熟资料多。
如果是在windows上用，装ActivePython 2.7 (32-bit)，可通过自带的包管理器（PyPM）搜索安装新模块。
如果是在Linux上用，直接装官方Python 2.7.x。 编辑器的话，PyScripter 或 Pycharm 都是不错的选择。
你好，需要安装Python平台和一个顺手的代码编辑器，Python平台2.6、2.7、3.0+的版本皆可，如果你在Windows下代码编辑器可以使用PyScripter、PythonWin、自带的IDLE也行，但智能感不够强，在Linux下，可以考虑Vim，如果需要，请追问或私信留下邮箱，我将所需的工具和一些教材发给你。
python想学习GUI开发小的程序学习哪个比较好？
如果只是最简单、最基本的功能，不考虑界面布局和美观程度的话，可以使用Python自带的GUI标准库tkinter，如果考虑复杂一些，可以使用wxPython，PyQt等第三方模块，下面我分别简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
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tkinter
这是Python自带的一个GUI标准库，轻巧灵活、免费开源、可以跨平台使用，基本组件和容器可以完全满足日常小型桌面软件开发需求，如果你对界面美观程序要求不高，功能要求不复杂的话，可以使用一下这个模块，非常不错，易学易懂，也非常适合入门：
02
wxPython
这是Python一个优秀的GUI开发库，免费、开源、跨平台，相比较前面的tkinter来说，提供了更为丰富的组件和容器，不管是在开发效率还是界面设计上来说，都有了十足的长进，如果你需要开发一个功能稍微复杂的桌面软件，可以考虑使用一下这个模块，非常不错，也非常容易学习和掌握：
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Python有哪些不常见但好用的库？
python第三方库众多，为我们提供了大量有用而又便捷的模块，这里简单介绍几个不常见，但使用起来非常方便的库，涉及可视化、数据处理、机器学习、金融财经、神经网络等9个方面，感兴趣的朋友可以自己尝试一下，主要内容如下：
1.可视化：不要一提起可视化库，就是matplotlib，其实除了matplotlib，seaborn和pyecharts这2个可视化库使用起来也非常方便，除了常见绘制的折线图、柱状图、饼状图外，还可以绘制箱型图、热力图、地图、地理坐标系图等，而且代码量更少，非常容易学习，绘制的图形更漂亮、美观：
2.数据处理：这里推荐一个库—pandas，专门用于数据处理分析，提供了大量用于数据处理的函数，对于常见的文件，像csv，excel等，都可以一行代码读写，使用起来非常方便，在金融数据分析和实验数据处理中经常会用到，是数据分析的一个利器：
3.金融财经数据：python专门有一个免费、开源的财经数据库—tushare，实现了股票等金融数据从***集、清洗到加工的全[_a***_]，能够为金融分析人员提供快捷、整齐、多样的金融数据，极大的减轻了分析人员获取数据的工作量，可以投入到更多精力到数据分析中：
4.机器学习：随着机器学习的兴起，越来越多的人都想转入这个领域学习一下，其实python就有一个专门用于机器学习的库—scikit-learn，包括了常见的分类、回归、聚类、降维、模型选择等，对于初学者来说，是一个很不错入门机器学习的库，感兴趣的话，可以研究一下：
5.神经网络：说起神经网络，大部分人都会想起深度学习，首屈一指的就是谷歌的开源学习框架—tensorflow，被广泛的用于图像识别和语音识别等众多领域，对于广大科研人员来说，是一个非常不错的科研工具，除此之外，其实还有Theano和Keras这2个神经网络库，基于tensorflow，使用起来也非常方便：
到此，以上就是小编对于python学习软件推荐的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习软件推荐的3点解答对大家有用。
