Python購(gòu)物籃數(shù)據(jù)（關(guān)聯(lián)分析）
pip?install?mlxtend由于已經(jīng)是csv格式，所以直接輸入：
每一行： 一個(gè)購(gòu)物籃
每一列： 購(gòu)物籃中的商品
先看看pd讀的對(duì)不對(duì)：
然后按行打?。?br>再將這些存在一個(gè)數(shù)組中：
1、什么是獨(dú)熱碼
獨(dú)熱碼，在英文文獻(xiàn)中稱做 one-hot code, 直觀來(lái)說(shuō)就是有多少個(gè)狀態(tài)就有多少比特，而且只有一個(gè)比特為1，其他全為0的一種碼制，更加詳細(xì)參加 one_hot code（維基百科） 。在機(jī)器學(xué)習(xí)中對(duì)于離散型的分類型的數(shù)據(jù)，需要對(duì)其進(jìn)行數(shù)字化比如說(shuō)性別這一屬性，只能有男性或者女性或者其他這三種值，如何對(duì)這三個(gè)值進(jìn)行數(shù)字化表達(dá)？一種簡(jiǎn)單的方式就是男性為0，女性為1，其他為2，這樣做有什么問(wèn)題？
使用上面簡(jiǎn)單的序列對(duì)分類值進(jìn)行表示后，進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生一個(gè)問(wèn)題就是特征的因?yàn)閿?shù)字值得不同影響模型的訓(xùn)練效果，在模型訓(xùn)練的過(guò)程中不同的值使得同一特征在樣本中的權(quán)重可能發(fā)生變化，假如直接編碼成1000，是不是比編碼成1對(duì)模型的的影響更大。為了解決上述的問(wèn)題，使訓(xùn)練過(guò)程中不受到因?yàn)榉诸愔当硎镜膯?wèn)題對(duì)模型產(chǎn)生的負(fù)面影響，引入獨(dú)熱碼對(duì)分類型的特征進(jìn)行獨(dú)熱碼編碼。
? ? ? ? 可以這樣理解，對(duì)于每一個(gè)特征，如果它有m個(gè)可能值，那么經(jīng)過(guò)獨(dú)熱編碼后，就變成了m個(gè)二元特征（如成績(jī)這個(gè)特征有好，中，差變成one-hot就是100, 010, 001）。并且，這些 特征互斥 ，每次只有一個(gè)激活。因此，數(shù)據(jù)會(huì)變成稀疏的。
這樣做的好處主要有：
（1）解決了分類器不好處理 屬性數(shù)據(jù) 的問(wèn)題
（2）在一定程度上也起到了 擴(kuò)充特征 的作用
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? M
以下為我摘取的別人的，貼上原文鏈接
著名的啤酒與尿布, 這是典型的購(gòu)物籃問(wèn)題, 在數(shù)據(jù)挖掘界叫做頻繁項(xiàng)集(Frequent Itemsets).
note: 數(shù)據(jù)類型寫法按照Python的格式.
一. 目標(biāo)與定義
1. 問(wèn)題背景
超市中購(gòu)物清單中總是有一些項(xiàng)目是被消費(fèi)者一同購(gòu)買的. 如果我們能夠發(fā)現(xiàn)這些 關(guān)聯(lián)規(guī)則 ( rules), 并合理地加以利用, 我們就能取得一定成果. 比如我們發(fā)現(xiàn)熱狗和芥末存在這種關(guān)系, 我們對(duì)熱狗降價(jià)促銷, 而對(duì)芥末適當(dāng)提價(jià), 結(jié)果能顯著提高超市的銷售額.
2. 目標(biāo)
找到頻繁地 共同 出現(xiàn)在消費(fèi)者結(jié)賬小票中項(xiàng)目(比如啤酒和尿布), 來(lái)一同促銷, 相互拉動(dòng), 提高銷售額.
3. 定義
支持度support: 其實(shí)就是概率論中的頻次frequency
支持度閾值support : 記為s, 指分辨頻繁項(xiàng)集的臨界值.
頻繁項(xiàng)集: 如果I是一個(gè)項(xiàng)集(Itemset), 且I的出現(xiàn)頻次(i.e.支持度)大于等于s, 那么我們說(shuō)I是頻繁項(xiàng)集.
一元項(xiàng), 二元項(xiàng), 三元項(xiàng): 包含有一種商品, 兩種, 三種商品的項(xiàng)集.
4. 關(guān)聯(lián)規(guī)則
關(guān)聯(lián)規(guī)則: 形式為I->j, 含義是如果I種所有項(xiàng)都出現(xiàn)在某個(gè)購(gòu)物籃的話, 那么j很有可能也出現(xiàn)在這個(gè)購(gòu)物籃中. 我們可以給出相應(yīng)的值(可信度, 即概率論中的置信度).
其中, 這個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則的可信度計(jì)算為 = I∪{j} / I, 本身是非常符合直覺(jué)和常識(shí)的. 比如我們說(shuō)關(guān)聯(lián)規(guī)則{dog, cat} -> and 的可信度為0.6, 因?yàn)閧dog, cat}出現(xiàn)在了1, 2, 3, 6, 7五個(gè)購(gòu)物籃中, 而and出現(xiàn)在了1,2,7中, 因此我們可以算出 = freq[{dog, cat, and}] / freq[{dog, cat}] = 3/5 = 0.6
注意到, 分子部分的頻次總是比分母低, 這是因?yàn)閧dog, cat} 出現(xiàn)的次數(shù)總是大于等于{dog, cat, and}的出現(xiàn)次數(shù).
二. 購(gòu)物籃與A-Priori算法
1. 購(gòu)物籃數(shù)據(jù)表示
我們將有一個(gè)文本文件輸入, 比如allBills.txt, 或者allBills.csv. 里面每行是一個(gè)購(gòu)物籃.
文件的頭兩行可能是這樣(df.show(2)):
{23, 456, 1001}
{3, 18, 92, 145}
我們假定這是一家大型連鎖超市, 比如沃爾瑪, 因此這個(gè)文本文件是非常大的, 比如20GB. 因此我們無(wú)法一次將該文件讀入內(nèi)存. 因此, 算法的主要時(shí)間開銷都是磁盤IO.
我們同時(shí)還假定, 所有購(gòu)物籃的平均規(guī)模是較小的, 因此在內(nèi)存中產(chǎn)生所有大小項(xiàng)集的時(shí)間開銷會(huì)比讀入購(gòu)物籃的時(shí)間少很多.
我們可以計(jì)算, 對(duì)于有n個(gè)項(xiàng)目組成的購(gòu)物籃而言, 大小為k的所有子集的生成時(shí)間約為(n, k) = n! / ((n-k)!k!) = O(n^k/ k!), 其中我們只關(guān)注較小的頻繁項(xiàng)集, 因此我們約定k=2或者k=3. 因此所有子集生成時(shí)間T = O(n^3).
Again, 我們認(rèn)為 在內(nèi)存中產(chǎn)生所有大小項(xiàng)集的時(shí)間開銷會(huì)比讀入購(gòu)物籃的時(shí)間少很多.
2. Itemset計(jì)數(shù)過(guò)程中的內(nèi)存使用
我們必須要把整個(gè)k,v字典放在內(nèi)存中, 否則來(lái)一個(gè)Itemset就去硬盤讀取一次字典將十分十分地慢.
此處, 字典是k=(18, 145), v=15這種形式. 此處, 應(yīng)當(dāng)注意到, 如果有{bread, milk, orange}這樣的String類型輸入, 應(yīng)當(dāng)預(yù)先用一個(gè)字典映射成對(duì)應(yīng)的整數(shù)值編碼, 比如1920, 4453, 9101這樣.
那么, 我們最多能用字典存儲(chǔ)多少種商品?
先看下我們存儲(chǔ)多少個(gè)count值.
我們假定項(xiàng)的總數(shù)目是n, 即超市有n種商品, 每個(gè)商品都有一個(gè)數(shù)字編號(hào), 那么我們需要(n, 2) = n^2/2 的大小來(lái)存儲(chǔ)所有的二元組合的count, 假設(shè)int是占4個(gè)byte, 那么需要(2·n^2)Byte內(nèi)存. 已知2GB內(nèi)存 = 2^31 Byte, 即2^31/2 = 2^30 >= n^2 --> n <= 2^15. 也就是說(shuō)n<33 000, 因此我們說(shuō)商品種類的最多是33k種.
但是, 這種計(jì)算方法存在一個(gè)問(wèn)題, 并不是有10種商品, 那么這10種商品的任意二元組合都會(huì)出現(xiàn)的. 對(duì)于那些沒(méi)出現(xiàn)的組合, 我們?cè)谧值渲型耆梢圆淮鎯?chǔ), 從而節(jié)省空間.
同時(shí), 別忘了我們同樣也得存儲(chǔ)key = (i, j), 這是至少額外的兩個(gè)整數(shù).
那么我們到底具體怎么存儲(chǔ)這些計(jì)數(shù)值?
可以采用三元組的方式來(lái)構(gòu)造字典. 我們采用[i, j, count]形式來(lái)存儲(chǔ), 其中i代表商品種類1, j代表商品種類2, 前兩個(gè)值代表key, 后面的value就是count, 是這個(gè)二元組合下的計(jì)數(shù).
現(xiàn)在, 讓我們注意到我們(1)假定購(gòu)物籃平均大小較小, 并(2)利用三元組(2個(gè)key的)字典和(3)不存儲(chǔ)沒(méi)出現(xiàn)組合優(yōu)勢(shì). 假設(shè)有100k = 10^5種商品, 有10million=10^7個(gè)購(gòu)物籃, 每個(gè)購(gòu)物籃有10個(gè)項(xiàng), 那么這種字典空間開銷是(10, 2) · 10^7 = 45 x 10^7 x 3= 4.5x10^8x3 = 1.35x10^9 個(gè)整數(shù).? 這算出來(lái)約為4x10^8 Byte = 400MB, 處于正常計(jì)算機(jī)內(nèi)存范圍內(nèi).
3. 項(xiàng)集的單調(diào)性
如果項(xiàng)集I是頻繁的, 那么它的所有子集也都是頻繁的. 這個(gè)道理很符合常識(shí), 因?yàn)閧dog, cat} 出現(xiàn)的次數(shù)總是大于等于{dog, cat, and}的出現(xiàn)次數(shù).
這個(gè)規(guī)律的推論, 就是嚴(yán)格地, 我們頻繁一元組的個(gè)數(shù)> 頻繁二元組的個(gè)數(shù) > 頻繁三元組的個(gè)數(shù).
4. A-Priori算法
我們通過(guò)Itemset計(jì)數(shù)中內(nèi)存使用的*, 已經(jīng)明確了我們總是有足夠的內(nèi)存用于所有存在的二元項(xiàng)集(比如{cat, dog})的計(jì)數(shù). 這里, 我們的字典不存放不存在于購(gòu)物籃中的任何二元項(xiàng)集合, 而且頻繁二元組的數(shù)目將會(huì)大于三元頻繁三元組> ...
我們可以通過(guò)單邊掃描購(gòu)物籃文件, 對(duì)于每個(gè)購(gòu)物籃, 我們使用一個(gè)雙重循環(huán)就可以生成所有的項(xiàng)對(duì)(即二元組). 每當(dāng)我們生成一個(gè)項(xiàng)對(duì), 就給其對(duì)應(yīng)的字典中的value +1(也稱為計(jì)數(shù)器). *, 我們會(huì)檢查所有項(xiàng)對(duì)的計(jì)數(shù)結(jié)果,并且找出那些>=閾值s的項(xiàng)對(duì), 他們就是頻繁項(xiàng)對(duì).
1) A-Priori算法的*遍掃描
在*遍掃描中, 我們將建立兩個(gè)表. *張表將項(xiàng)的名稱轉(zhuǎn)換為1到n之間的整數(shù), 從而把String類型這樣的key轉(zhuǎn)為空間大小更小的int類型.? 第二張表將記錄從1~n每個(gè)項(xiàng)在所有購(gòu)物籃中出現(xiàn)的次數(shù). 形式上類似
table 0(name table): {'dolphin': 7019, 'cat': 7020}? //dict形式, 其實(shí)也可以做成list形式 [['dolphin', 7019], ['cat', 7020]]
table 1(single-item counter table): {7019: 15, 7020: 18}? //dict形式, 其實(shí)也可以做成數(shù)組形式A[7019] = 2, A[7020] = 18
2) *遍掃描完的處理
*遍掃描完后, 我們會(huì)按照自己設(shè)定的閾值s, 對(duì)整個(gè)table 1再進(jìn)行一次mapping, 因?yàn)槲覀冎魂P(guān)注*counter值大于等于閾值的項(xiàng)目, 而且不關(guān)心其counter值具體多少. 因此, mapping策略是:
對(duì)凡是counter
3) 第二遍掃描
第二遍掃描所做的事有三:
(1) 對(duì)每個(gè)購(gòu)物籃, 在table 1中檢查其所有的商品項(xiàng)目, 把所有為頻繁項(xiàng)的留下來(lái)建立一個(gè)list.
(2) 通過(guò)一個(gè)雙重循環(huán)生成該list中的所有項(xiàng)對(duì).
(3) 再走一次循環(huán), 在新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)table 2(dict或者list)中相應(yīng)的位置+1. 此時(shí)的效果是dicta = {48: {13: 5}, 49: {71, 16}} 或者 lista [ [48, 13, 5],[49, 71, 16], ... ]
注意此時(shí)內(nèi)存塊上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu): table1(name table), table2(single-item counter table), table3(double-item counter table)
5. 推廣: 任意大小頻繁項(xiàng)集上的A-Priori算法
我們對(duì)上面這個(gè)算法進(jìn)行推廣.
從任意集合大小k到下一個(gè)大小k+1的轉(zhuǎn)移模式可以這么說(shuō):
(1) 對(duì)每個(gè)購(gòu)物籃, 在table 1中檢查其所有的商品項(xiàng)目, 把所有為頻繁項(xiàng)的留下來(lái)建立一個(gè)list.
(2) 我們通過(guò)一個(gè)k+1重循環(huán)來(lái)生成該list中的所有(k+1)元組
(3) 對(duì)每個(gè)k+1元組, 我們生成其的(k+1 choose k)個(gè)k元組, 并檢查這些k元組是否都在之前的table k中. (注意到k=1的時(shí)候, 這步與(1)是重復(fù)的, 可以省略)
(4)再走一次循環(huán), 在新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)table k+1(dict或者list)中相應(yīng)的位置+1. 此時(shí)的效果是k=2, k+1=3, 生成dicta = {48: {13: {19: 4}}, 49: {71: {51: 10}},? ... } 或者 生成lista [ [48, 13, 19, 4],[49, 71, 51, 10], ... ]
注意, 在進(jìn)入下一次掃描前, 我們還需要額外把counter中值小于s的元組的計(jì)數(shù)值都記為0.
模式總體是: C1 過(guò)濾后 L1 計(jì)數(shù)后 C2 置零后 C2' 過(guò)濾后 L2 計(jì)數(shù)后 C3 置零后 C3' ......
END.
生成的商品種類為set形式：轉(zhuǎn)成list形式
*張表：把項(xiàng)名稱轉(zhuǎn)換為1~n的整數(shù)：
至于數(shù)數(shù)，大神說(shuō)，你就用.Counter就好：哈？
哈哈，可愛的wyy，開始分析吧~嚕嚕嚕啦啦啦~嚕啦嚕啦嚕~
生成全零矩陣：
換成zeros:
統(tǒng)計(jì)每一列的和，即每種商品的購(gòu)買總數(shù)：
每一行列:
*行：
建立一個(gè)新的只含有頻繁一項(xiàng)集的購(gòu)物籃矩陣：
頻繁二項(xiàng)集：
用python怎么實(shí)現(xiàn)購(gòu)物車的加減功能
1、利用selenium控制瀏覽器實(shí)現(xiàn)搶購(gòu)加減功能，用此庫(kù)模擬用戶從打開瀏覽器到加入購(gòu)物車提交訂單付款的過(guò)程即可實(shí)現(xiàn)搶購(gòu)優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單方便，缺點(diǎn)是速度慢和受網(wǎng)速影響較大。2、用Requests庫(kù)，模擬提交瀏覽器到服務(wù)器的數(shù)據(jù)，瀏覽器在開發(fā)者模式界面看到每一次請(qǐng)求的具體信息，把這些信息通過(guò)此庫(kù)發(fā)送到服務(wù)器也可實(shí)現(xiàn)搶購(gòu)加減功能，優(yōu)點(diǎn)是速度快，缺點(diǎn)是復(fù)雜，容易被識(shí)別反爬蟲。
python怎么使用？
答:如果您已經(jīng)成功安裝Python，那么對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，你可以先在命令行下執(zhí)行一些語(yǔ)句去看一下效果。 Python和C語(yǔ)言等有一些不一樣，它可以逐行解析語(yǔ)句，如下所示,定義一個(gè)變量a的值。
當(dāng)你更深入的時(shí)候，你就可以使用一些專用的Python開發(fā)環(huán)境來(lái)進(jìn)行代碼編寫比如PyChatm和Jupyter。希望可以幫助到你。
少兒編程python哪家好？
一、什么是少兒編程少兒編程教育是通過(guò)編程游戲啟蒙、可視化圖形編程等課程，培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算思維和創(chuàng)新解難能力的課程。少兒編程教育并不是要培養(yǎng)未來(lái)的程序員，而是讓孩子能掌握新科技并應(yīng)用新科技表達(dá)自己，由科技時(shí)代的消費(fèi)者轉(zhuǎn)變?yōu)閯?chuàng)造者；同時(shí)，少兒編程是培養(yǎng)小朋友思維能力的理想載體。
二、STEAM教育是什么
STEAM是一種教育理念，有別于傳統(tǒng)的單*、重書本知識(shí)的教育方式。STEAM代表科學(xué)（Science）、技術(shù)（）、工程（）、藝術(shù)（Arts）、數(shù)學(xué)（）。STEAM教育就是集科學(xué)，技術(shù)，工程，藝術(shù)，數(shù)學(xué)多*融合的綜合教育。
三、少兒編程主要學(xué)習(xí)什么
不同年齡段的孩子，其認(rèn)知能力不同，適合入門學(xué)習(xí)的編程語(yǔ)言也不同。
編程主要學(xué)的是邏輯和算法，少兒編程中更重要的是學(xué)習(xí)邏輯，就目前而言，剛?cè)腴T的孩子以scratch或Python作為*門編程語(yǔ)言來(lái)學(xué)習(xí)是非常合適的。
四、scracth相關(guān)知識(shí)
1、什么是scratch
Scratch是麻省理工的“終身幼兒園團(tuán)隊(duì)”開發(fā)的圖形化編程工具，目的是幫助孩子發(fā)展學(xué)習(xí)技能，學(xué)習(xí)創(chuàng)造性思維，以及學(xué)習(xí)集體合作。
Scratch將程序指令變?yōu)橐粋€(gè)個(gè)“積木塊”，使用者無(wú)需敲擊代碼或是背誦任何編程指令，只需要將積木塊拖拽并連接在一起，就可以很方便的進(jìn)行編程，從而快速制作出動(dòng)畫、游戲、交互程序。
2、Scratch是游戲嗎
Scratch不是游戲，而是一款可以制作游戲、動(dòng)畫、工具的編程語(yǔ)言。一旦掌握了Scratch，孩子們就能自由自在地?fù)]灑它們無(wú)限的創(chuàng)意，享受創(chuàng)造的樂(lè)趣。Scratch由麻省理工媒體實(shí)驗(yàn)室開發(fā)出來(lái)至今，有超過(guò)100萬(wàn)的孩子在學(xué)習(xí)Scratch。在中*的教育中通過(guò)Scratch，擴(kuò)展了語(yǔ)文，數(shù)學(xué)，外語(yǔ)，音樂(lè)，體育，科學(xué)的教學(xué)深度。
3、Scratch為什么適合孩子學(xué)習(xí)（特點(diǎn)）
（1）操作簡(jiǎn)單易懂
Scratch不像其他編程那樣復(fù)雜，整個(gè)編程的過(guò)程，Scratch是以鼠標(biāo)拖拽的形式操作的，所以對(duì)于不會(huì)閱讀，不認(rèn)識(shí)英文字母，不會(huì)使用鍵盤的小朋友們來(lái)說(shuō)，完全不構(gòu)成障礙；并且scratch對(duì)計(jì)算機(jī)硬件配置沒(méi)有任何特殊要求。
（2）學(xué)習(xí)過(guò)程視覺(jué)化，對(duì)初學(xué)者非常友好
編程過(guò)程中，孩子們拖動(dòng)鼠標(biāo)移動(dòng)積木，立刻就能看見他們這一操作所產(chǎn)生的結(jié)果，非常直觀生動(dòng)。傳統(tǒng)的文本代碼的編程語(yǔ)言，有很多嚴(yán)格語(yǔ)法規(guī)則，比如括號(hào)，字母的大小寫等都有嚴(yán)格的要求，而scratch完全簡(jiǎn)化了這些規(guī)則，孩子們不需要死記硬背，不需要理解亂七八糟的符號(hào)是什么意思，總之一句話：有了scratch，孩子學(xué)編程非常簡(jiǎn)單。
（3）學(xué)習(xí)內(nèi)容全面，有利于過(guò)度到其他語(yǔ)言
在這里要給各位家長(zhǎng)們強(qiáng)調(diào)一點(diǎn)，scratch不是一個(gè)游戲，是一門真正的計(jì)算語(yǔ)言。很多成年人也在使用它，成熟的scratch程序員，可以用它來(lái)實(shí)現(xiàn)非常復(fù)雜的功能。而且scratch包含了所有計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的通用概念：有函數(shù)、循環(huán)、條件判斷等等。不管學(xué)哪種程序語(yǔ)言，都會(huì)碰到這些最基本的東西。對(duì)于學(xué)習(xí)scratch的孩子而言，想要繼續(xù)深入學(xué)習(xí)任何別的編程語(yǔ)言，都是水到渠成，沒(méi)有任何障礙的。
（4）學(xué)習(xí)成果快速反饋，給孩子極大的成就感
孩子們用scratch完成的動(dòng)畫、游戲、故事等各種作品，都可以發(fā)布，跟朋友們分享，可以極大的增加孩子的成就感。
Python常用的場(chǎng)景:
（1）WEB開發(fā)。就是通常所說(shuō)的網(wǎng)站開發(fā)，APP后端接口的開發(fā)，Python最火的WEB開發(fā)框架Django在業(yè)界非常流行，其中的設(shè)計(jì)哲學(xué)常用于其它程序語(yǔ)言設(shè)計(jì)的框架。
（2）爬蟲。爬蟲就是俗話說(shuō)的抓網(wǎng)頁(yè)，抓別人的東西。在爬蟲領(lǐng)域，Python幾乎是霸主地位，擁有成熟強(qiáng)大的爬蟲框架庫(kù)，想從網(wǎng)絡(luò)中抓什么就抓什么。
云計(jì)算。目前最*的云計(jì)算框架OpenStack就是使用Python開發(fā)。
（3）人工智能。毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能是當(dāng)下乃至未來(lái)科技發(fā)展的主旋律。人工智能在這些年獲得快速發(fā)展也是得益于Python豐富而強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算能力。大家都知道谷歌開源的人工智能學(xué)習(xí)框架就是采用Python開發(fā)，人工智能的發(fā)展反過(guò)來(lái)也深深的影響了Python的大規(guī)模使用。
（4）自動(dòng)化運(yùn)維。相信每一個(gè)運(yùn)維人員都知道Python，各行各業(yè)中的系統(tǒng)經(jīng)常使用Python寫小工具來(lái)自動(dòng)化操作一系列機(jī)器指令，讓一個(gè)人能夠管理成百上千的機(jī)器。同時(shí)Python也是金融分析，量化交易領(lǐng)域用的最多的語(yǔ)言。
掌握Python，小朋友們可以嘗試使用它做各種各樣有趣的事，在未來(lái)工業(yè)化4.0的背景下，使用編程語(yǔ)言，能夠幫助小朋友知其然又知其所以然，順利的與人工智能機(jī)器人協(xié)同工作。
六、scracth與Python有什么不同
1、開發(fā)目的不同。Scratch是專注于提供適用于兒童的編程語(yǔ)言和工具，而Python是一種計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言，更多的被用于計(jì)算機(jī)項(xiàng)目。
2、使用對(duì)象不同，Scratch針對(duì)的一般是*及以下階段的學(xué)生，可視化語(yǔ)言可以很好的幫助學(xué)生學(xué)習(xí)基本的邏輯、關(guān)系推理、數(shù)學(xué)的概念，同時(shí)避免過(guò)早的接觸到“形式運(yùn)算階段”之后才能理解的抽象的演繹推理。Python針對(duì)*高年級(jí)，初高中階段，這個(gè)時(shí)候?qū)W生的數(shù)理邏輯基礎(chǔ)相對(duì)扎實(shí)，有了基礎(chǔ)的思維邏輯。
3、學(xué)習(xí)方式不同。scratch是界面色彩豐富，圖形化編程，只要用鼠標(biāo)拖動(dòng)圖標(biāo)就可以，通過(guò)一步一步指導(dǎo)，可以做出很復(fù)雜的作品。python是命令式編程，本身打字就慢，還要打那么多，如果是急性子的孩子，會(huì)很容易失去興趣；但是它是高級(jí)語(yǔ)言，靈活性高，學(xué)會(huì)后，能夠做的事情遠(yuǎn)遠(yuǎn)比scratch多。
python有少兒編程嗎
有少兒編程。少兒編程的優(yōu)點(diǎn)：
少兒程序員可以使孩子加強(qiáng)思維訓(xùn)練，從而使他們的大腦能夠?yàn)楹⒆犹峁┝己玫膶?shí)踐活動(dòng)，從而使他們具有一定的創(chuàng)造力和想象力
Python編程使孩子們?cè)趯W(xué)習(xí)的道路上走得越來(lái)越遠(yuǎn)。它提供的編程軟件非常有趣。它可以帶給孩子學(xué)習(xí)的興趣，帶來(lái)學(xué)習(xí)的動(dòng)力，并使孩子有一個(gè)持久的過(guò)程。學(xué)習(xí)編程不僅可以讓孩子掌握一項(xiàng)新技能，還可以給孩子帶來(lái)良好的互動(dòng)，從而使孩子們對(duì)未來(lái)充滿挑戰(zhàn)。
學(xué)習(xí)編程將是一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程，使孩子們能夠不斷發(fā)現(xiàn)新知識(shí)，不斷思考和分析問(wèn)題，從而為孩子提供更好的鍛煉方法?，F(xiàn)在，許多孩子都在大約4歲時(shí)開始編程課程。這表明父母有長(zhǎng)遠(yuǎn)眼光，可以給孩子更好的基礎(chǔ)。
Python編程可以使孩子們更輕松地學(xué)習(xí)編程課程，并且還可以通過(guò)多種方式給孩子們學(xué)習(xí)。孩子們可以通過(guò)當(dāng)前的在線教學(xué)方法學(xué)習(xí)編程，從而使父母不必來(lái)回走動(dòng)，從而孩子可以自由地掌握時(shí)間。
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