索引

索引就是序列中的每个元素所在的位置，可以通过从左往右的正数索引，也可以通过从右往左的负数索引。

从左往右的正数索引：在python序列中，第一个元素的索引值为0，第二个元素的索引值为1，以此类推，假设序列中共有n个元素，那么最后一个元素的索引值为n-1。

从右往左的负数索引：在python序列中，最后一个元素的索引值为-1，倒数第二个元素的索引值为-2，以此类推，假设序列中共有n个元素，那么第一个元素的索引值为-n。

切片

序列的切片就是将序列切成小的子序列，通过切片操作可以访问一定范围内的元素或者生成一个新的子序列。其基本语法格式为：

sname[start : end : step]

其中sname表示序列的名称；start表示切片的开始索引位置（包含该位置），也可不指定，默认为 0；end表示切片的结束索引位置（不包括该位置），如果不指定，则默认为序列的长度；step：设置切片的步长，每隔几个位置(包含当前位置)取一次元素，如果省略step的值，则默认步长为1，且最后一个冒号可以省略。

相加

如果两个序列的类型相同（同为字符串、同为列表、同为元组、同为集合），则可以使用“+”运算符执行相加操作，将两个序列连接起来，但不会去除重复的元素。需要强调的是，此处要求的是序列的类型相同，而序列中的元素的类型是可以不同的。

相乘

使用数字n乘以一个序列会生成新的序列，内容为原来序列被重复n 次的结果。

 很多朋友反映学Python、学机器学习比较难、效果不好，我的观点是：需要拿到Python、机器学习的源代码边学习边操作，从解决问题、上手操作中获得成就感，才会越学越深入，学习效果才会好。

针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书：《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社）《Python数据科学应用从入门到精通》（张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社）。这两本书的特色是在数据分析、机器学习各种算法的介绍方面通俗易懂，较少涉及数学推导，对数学基础要求相对不高，在python代码方面讲的很细致，看了以后根据自身需要选取算法、优化代码、科学调参。

《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社）内容非常详实，包含了Python和机器学习，相当于一次获得了两本书。在讲解各类机器学习算法时，逐一详解用到的各种Python代码，针对每行代码均有恰当注释（这一点基本上是大多数书目做不到的）。《Python机器学习原理与算法实现》一书创作完成后，在正式出版之前，已经开发成一套系统课程，分9次授课，在某银行内部开展了培训，490人根据行内组织统一学习，授课完成后放在知鸟平台供回放学习，9次课程累计回放量近3万次，得到参训学员的一致好评，广泛应用于各位学员的工作实践。（所以，这是一本避雷避坑、已经被亲测可行的网红书，只要用心学，都没问题哦）。

《Python机器学习原理与算法实现》（杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社）

《Python数据科学应用从入门到精通》一书，旨在教会读者实现全流程的数据分析，并且相对《Python机器学习原理与算法实现》一书增加了很多概念性、科普性的内容，进一步降低了学习难度。国务院发展研究中心创新发展研究部第二研究室主任杨超 ，山东大学经济学院金融系党支部书记、副主任、副教授、硕士生导师张博，山东管理学院信息工程学院院长 袁锋 教授、硕士生导师，山东大学经济学院 刘一鸣 副研究员、硕士生导师，得厚投资合伙人 张伟民等一众大牛联袂推荐。全书内容共分13章。其中第1章为数据科学应用概述，第2章讲解Python的入门基础知识，第3章讲解数据清洗。第4~6章介绍特征工程，包括特征选择、特征处理、特征提取。第7章介绍数据可视化。第8~13章介绍6种数据挖掘与建模方法，分别为线性回归、Logistic回归、决策树、随机森林、神经网络、RFM分析。从数据科学应用和Python的入门，再到数据清洗与特征工程，最终完成数据挖掘与建模或数据可视化，从而可以为读者提供“从拿到数据开始，一直到构建形成最终模型或可视化报告成果”的一站式、全流程指导。买这一本书相当于一下子得到了5本书（Python基础、数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模），入门超级简单，不需要编程基础，也不需要过多数学推导，非常适用于零基础学生。

两本书随书赠送的学习资料也很多，包括全部的源代码、PPT、思维导图，还有10小时以上的讲解视频，每一章后面还有练习题及参考答案，还有学习群，相对于只看网络上的视频，一方面更加系统、高效，另一方面照着书一步步操作学起来也事半功倍。全网热销中，当当、京东等平台搜索“Python机器学习 杨维忠”“Python数据科学 杨维忠”即可。