~！零基入门级蟒蛇到达大门需要大约一个星期。现在有很多在线学习平台，大部分都用一周的时间来教你理解python的“语言”，并且可以简单的用一些指令来操作。
一开始，我根本不懂python。我问了一些玩编程的朋友。最后，我发现爬虫和办公自动化是我最感兴趣的技能，这与我的工作密切相关，所以我先为自己设置了一个flog。
2.筛选期：针对各类零基础学习，启动自查推荐网站、频道、网络课程等，比较学生评价、价格、大纲，重点关注素质高、讲“仁化”的人（这一点非常重要）。不懂白话翻译的专业技术人员基本上缺乏客户思维，当你学习它的时候你会非常不开心[flash
]3（或网上免费的学习资源）要开始你的学习之旅，你需要先完成一件重要的事情——为自己设定一个初步的测试周期。这有一个优势。就像投资一样，你应该有回收时间成本的概念。一旦你定了时间，你就应该全力以赴学习。到时候，你应该评估自己的学习状况、学习难度和适应能力，并在下一阶段调整学习方法。
4.阶段总结：学习python有不同的阶段，如基本语法、crawler、officeautomation、git和project。根据项目难度有相应的学习周期。在每个学习周期结束时，建议你做一个回顾，比如分析你的学习方法是否合适，做一个测试或项目，看看你的掌握程度，去一些网站看看其他学习者在这个过程中是否遇到过障碍，他们的解决方案是否相似。还有其他选择。这一步就是我们常说的“熟能生巧”。一定要把一段时间的学习巩固起来（但不能简单地重复操作），通过多维度的理解和尝试，才能更牢固地把握
！最后：学习可以很有趣，关键看你是否找到最适合你的学习方法。
表达式中自变量的数量称为表达式的自由度。确定表达式自由度的方法是：如果表达式包含n个独立随机变量和k个样本统计量，则表达式的自由度为n-k，例如，它包含ξ1，ξ2，因此，自由度为n-1。证明了设k1ξ1，k2ξ2这是一个包含n个相对独立变量的表达式。那么它们中的任何一个ξi=-1/ki[k1ξ1k2ξ2k（i-1）ξ（i-1）k（i1）ξ（i1）…knξn]，（1≤i≤n），显然ξi是由另一个n-1变量决定的，所以自由度是n-1。卡方分布是由正态分布构造的一种新分布。对于任意正整数x，卡方分布是随机变量x的概率分布。
卡方公式如下：
h0:总体x的分布函数是f（x）
如果总体分布是离散的，则假定
h0:总体x的分布规律是p{x=xi}=pi，i=1，2，…
当h0为真时，n个测试中样本值落入第i个单元格的频率fi/n和概率pi应非常接近，当h0不为真时，fi/n和pi相差很大。在假设为0的情况下，服从卡方分布，自由度为k-1。
扩展数据
卡方检验用于检验统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离度。实际观测值与理论推断值的偏差程度决定了卡方值。如果卡方值较大，则两个值之间的偏差度较大；否则，则两个值之间的偏差较小；如果两个值完全相等，则卡方值为0，表明理论值完全一致。
行×列表数据的卡方检验用于比较多个比率或构成比。
1.特殊公式：
r行c表数据卡方检验的卡方值=n[（a11/n1n1，a12/n1n2。。。arc/nrnc）-1
]2。应用条件：
要求每个网格中的理论频率t大于5或1<t<5网格数不超过网格总数的1/5。当t<1或1<t<5网格较多时，可以采用并行、删除行和列、增加样本量等方法，使之满足行×列数据卡方检验的应用条件。多速率比较可以采用x行列表分割的方法。
第一个等待问题比较简单，但是c对于二进制没有特别好的输出，你看，第二个问题要用大整数，c实现起来很麻烦。您需要使用数组的相关知识，但在python中实现它应该相对简单。你可以试试看，也就是说，四个数字按顺序加减。第三个问题主要取决于分数的平方根。如果它是平方根后的素数，则表示它符合tprime，然后可以直接计算平均值。这个素数可以用筛法判断，c语言实现比较麻烦。第四个问题比较麻烦。建议放弃第五个问题。可以在二维数组中画一个大圆，并将最外层的部分设置为零。然后你可以计算这个圆的平均值，并将它保存在新的对应数组中。最后一个问题更麻烦。你可以先看看这四个问题
