就算你完全不会编程，也一定听过Python的大名，如果想入门一试，恭喜你挖到宝了——《编程不难》，越小白越友好，生怕你学不会！《编程不难》主要讲解Python编程，但是也离不开数学。本书尽量避免讲解数学概念公式，而是用圈形、近乎口语化的语言描述程序设计、数据分析、机器学习背后常用数学思想。
《编程不难》的结构组织也特别契合于完全小白的学习顺序： 环境构筑➡️语法解读➡️绘图操作➡️数组操作➡️数据处理➡️数学计算➡️机器学习➡️应用开发。从开始手把手教你安装环境，到语法的全面讲解，然后直接告诉你程序是什么，可以做什么。只是一两个“书中板块”的距离！ 书的每一章还配了大量的图片和教学视频，所有代码都是一行一注释，真的是只要你看了书，那就一定能学会系列的典范。特点:知其然，不需要知其所以然
《编程不难》极力避免"Python 语法书"这种工具书范式。
《编程不难》想要以轻松、图解方式，为零基础入门读者提供可读性高、学以致用的内容。
预备:
这部分有3章，占全书 1/12。
全书第1章聊了聊Python和可视化、数学、机器学习有什么关系。
第2章介绍如何安装、测试、使用Anaconda.
第3章介绍如何使用JupyterLab。对于鸢尾花书系列图书，JupyterLab特别适合大家进行探究式学习。这一章还介绍如何用LaTeX语言在JupyterLab markdown 中编写常用数学表达。第3章中，学习并熟练使用快捷键是重中之重，因为快捷键可以极大提高生产力。
语法:
这部分有6章，占全书 1/6，主要介绍 Python 基本语法。
注意，本书在介绍 Python语法时，本着够用就好的原则，不追求大而全的字典范式。希望大家学习Python 时，也不要为了学Python 而学Python，建议大家学习时"功利心不妨强一些，目标就是用Pvthon解决具体问题而学Python。暂时没用的语法，先放到一边。语法函数记不住，也别怕，多用几次习惯了就好了。千万别有思想包袱!用到时再学，不晚!
绘图:
可视化是整套鸢尾花书核心的特色之一，所以特别创作了《可视之美》一册专门讲解数学、数据可视化。
《编程不难》中的"绘图"部分仅仅蜻蜓点水介绍了本册常用的可视化工具，因此这部分仅仅安排了3章，占全书1/12，主要介绍Matplotlib、Plotly、Seaborn这三个库中最常用的几种可视化函数。
数组:
这个板块主要介绍NumPy，一共有6章，占全书 1/6。
NumPy是一个用于科学计算和数据分析的 Python库。它提供了高效的多维数组对象，以及用于对这些数组执行各种数学、逻辑、统计操作的函数。
在机器学习中，NumPy具有重要的作用，因为它为数据处理、数值计算和数组操作提供了强大的工具，为机器学习算法的实现和优化提供了基础支持。
数据:
这个板块主要介绍Pandas，一共有6章，占全书 1/6。
Pandas 是一个用于数据分析和数据处理的 Python摩，它提供了高效的数据结构和数据操作工具，特别适用于处理和分析结构化数据。
数学:
这个板块主要介绍 SymPy、SciPy、Statsmodels三个库，一共有3章，占全书1/12。
机器学习:
这个板块主要介绍Scikit-leam，一共有6章，占全书 1/6。Scikit-learn是一个用于机器学习和数据挖掘的 Python摩，它建立在NumPy、SciPy 和Matplotlib等库的基础之上，提供了丰富的机器学习算法、工具和函数，用于实现各种机器学习任务，如分类、回归、聚类、降维、模型选择等。
《编程不难》“跨度”极大!从 Python基本编程语法，到基本可视化工具，再到各种数据操作工具，还要介绍常用 Python 实现各种复杂数学运算，进入数据分析、机器学习之后，还要讲解如何措建应用App。
篇幅过长无法为大家全部展示，完整版已经为大家打包好了，希望对大家的学习有帮助。
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