敲黑板了啊，答疑時間到。如果你沒有良好的Python編程基礎(chǔ)，在嘗試應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)方法時遇到了問題和困難，又不知道該如何有效解決，那么這篇文章就是為你寫的。請務(wù)必認(rèn)真閱讀喲。
錯誤
幾個月以來，我一直在發(fā)布數(shù)據(jù)科學(xué)類的應(yīng)用案例文章。我的目標(biāo)是幫助初學(xué)者建立信心，激發(fā)興趣。從反饋來看，確實吸引了不少“文科生”來嘗試數(shù)據(jù)科學(xué)方法。
這里所謂文科生，就是沒有編程經(jīng)驗，卻又對數(shù)據(jù)科學(xué)感興趣，甚至不得不實踐數(shù)據(jù)科學(xué)（這種壓力往往來自于導(dǎo)師、老板和同儕）的人。
我承認(rèn)，這么定義“文科生”，有些利用刻板印象簡化問題的成分。實際上，現(xiàn)在不少文科專業(yè)學(xué)生，都是高素質(zhì)復(fù)合型人才，編程玩兒得比IT類專業(yè)都要熟練。如果你恰巧就是個復(fù)合型人才，覺得這個稱呼冒犯了你，請你諒解。但至少你得承認(rèn)，相當(dāng)多的文科專業(yè)同學(xué)，還是對技術(shù)不夠熟悉，有抵觸甚至是恐懼心理的。
我收到了不少讀者留言和來信，提出了許多疑問。其中有很大一部分，是在實踐編程環(huán)節(jié)，遇到了錯誤提示，向我求助。
對于這一類的反饋，我秉持著“能幫就幫”的原則。一兩句話能夠說明的問題，我就旋即答復(fù)；對于那些需要深入調(diào)查的問題，我會讓讀者把Jupyter Notebook或者R notebook文件以及數(shù)據(jù)發(fā)給我。這里真得感謝文學(xué)化編程環(huán)境的提供者們，給我和讀者這樣便捷溝通、重現(xiàn)問題的方式。
但是，按照反饋的情況來看，還有不少讀者遇到了問題，沒有能夠解決，就直接放棄了。
我這樣確信，是因為前些日子給一年級的碩士研究生布置了同樣的練習(xí)作業(yè)，重現(xiàn)我一系列文章中的結(jié)果。他們很快就遭遇到了問題，但是長時間自己瞎折騰，沒有跟我及時溝通。直到最近的一次的工作坊，我用了幾分鐘的時間，消除了一直困擾他們的“疑難雜癥”，做出了預(yù)期的結(jié)果?？此麄円粋€個喜上眉梢的樣子，很享受。
我能夠理解他們的心情。我們總想留給別人聰明、勤奮和積極主動的印象。輕易提出看似異常簡單的“傻問題”，可能會讓我們的自我評價受挫，覺得自己沒有能力，又被別人看作“懶惰”。所以許多情況下，我們遇到問題，喜歡自己先折騰一番。
動手折騰并不是壞事。以正確的方法嘗試解決問題，會幫你積累認(rèn)知。所謂的“編程經(jīng)驗”，很多就是從各種失敗嘗試中提煉出來的。但是如果你面對錯誤，嘗試使用的方法低效，甚至根本不得其法，那就得不償失了。我們時常揶揄的“從入門到放棄”，往往就是這么來的。
本著“授人以魚不如授人以漁”的原則，我今天跟你談?wù)?，文科生該如何?yīng)對數(shù)據(jù)科學(xué)Python編程中可能出現(xiàn)的問題。
許多程序員和專業(yè)人士可能會對這樣的主題不以為然，甚至嗤之以鼻——除錯(debug)是一門專業(yè)的學(xué)問，你打算一篇文章講清楚？吹吧！
誠然，我不可能用一篇文章講清楚如何編程除錯。我只想給文科生一些建議，因為他們的情況比較特殊。
對他們來說，直接列一個清單，說明如何除錯是不夠滿足需求的。咱們得結(jié)合具體的場景來談。
文科生遭遇Python編程問題的場景該如何分類呢？
我根據(jù)長期的觀察和思考，認(rèn)為可以分成3類：
- 照葫蘆畫葫蘆；
- 照葫蘆畫瓢；
- 找葫蘆畫瓢。
你可能看得不知所云。簡單解釋一下。
文科生使用Python編程，往往沒有程序設(shè)計的基礎(chǔ)訓(xùn)練。他們不是從基礎(chǔ)關(guān)鍵詞、語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法的路徑學(xué)下來的。他們拿到一個任務(wù)，一般都有明確的時限，卻沒有解法清單，唯一的線索是“這個問題可以用Python (或者R)來解決”。
有人說，這就像是某人被塞了一把傘，然后推到臺風(fēng)中心。我覺得挺形象的。
所以，他們首先尋找的，不會是Python（或者R）的基礎(chǔ)教科書，而是樣例。
如果恰好有個樣例，講如何繪制詞云，如何做中文情感分析，如何用決策樹分類，如何抽取海量文本的主題……恰好跟他們的任務(wù)一致，那他們自然如釋重負(fù)。
于是他們就開始了第一步，照葫蘆畫葫蘆，先把樣例中的代碼重復(fù)實踐一遍，確定本地可以運行。
做好了第一步，出了正確的結(jié)果，他們也就來了信心。下面需要做的，是把自己的數(shù)據(jù)扔進(jìn)去，看能否出預(yù)期的結(jié)果，這一部分，就算作“照葫蘆畫瓢”。
許多人只需要前兩步，就能完成任務(wù)，高高興興收工了。但是如果很不幸，你的任務(wù)和樣例有一些區(qū)別，那你就得在樣例基礎(chǔ)上，添加新的代碼，調(diào)用新的軟件包來嘗試完成任務(wù)。你無法自己從頭造瓢出來，這一部分就得“自己找葫蘆畫瓢”了。
對大部分“文科生”來說，場景就是這三類了。出離這樣的要求，要么外包，要么自己從頭學(xué)編程。等他扎扎實實學(xué)會了，也就不算文科生了。
下面咱們分別看看，在這三種不同的情境下，文科生遇到Python編程中的問題，該如何有效嘗試解決。
說明一下，雖然本文以Python為例講解方法，但是其中的原理同樣使用于大部分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)類編程語言和工具，例如R等。學(xué)習(xí)時請舉一反三。
畫葫蘆
我們先看第一種場景，也就是“照葫蘆畫葫蘆”。
例如說，你打算用決策樹做分類，于是找到了我這篇《貸還是不貸：如何用Python和機(jī)器學(xué)習(xí)幫你決策？》，開始實踐，重現(xiàn)結(jié)果。
前面還好，一直很順利。你的信心在逐漸積累。聽說下面這段代碼可以幫你繪制出決策樹的圖形，你異常欣喜，期待的心情，就如同小時候等著父母出差回家給你帶來玩具一樣。
with open("safe-loans.dot", 'w') as f:
f = tree.export_graphviz(clf,
out_file=f,
max_depth = 3,
impurity = True,
feature_names = list(X_train),
class_names = ['not safe', 'safe'],
rounded = True,
filled= True )
from subprocess import check_call
check_call(['dot','-Tpng','safe-loans.dot','-o','safe-loans.png'])
from IPython.display import Image as PImage
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
img = Image.open("safe-loans.png")
draw = ImageDraw.Draw(img)
img.save('output.png')
PImage("output.png")
可是事與愿違，運行后圖形沒有出來，卻見到了一大堆錯誤信息。
看到錯誤信息，你已經(jīng)很緊張了。更要命的是，它們還是英文的。
于是，你一下子茫然無措了。
喝了一杯水，緩了口氣，你往后翻文章，到了討論區(qū)。發(fā)現(xiàn)其他人也遇到了同樣的問題，你眼前一亮。
趕緊往后翻，看看有沒有解決辦法，你看到了作者的答復(fù)：
好像裝了Graphviz，問題就可以解決。你趕緊搜索這個軟件，并且下載安裝了。
安裝結(jié)束后，你的開始菜單里面，可以看到Graphviz目錄。證明你安裝成功。
你回到Jupyter Notebook下面，重新執(zhí)行到這一步。按下“Shift+Enter”按鍵之前，你又激動不已了。
然而，你看到的執(zhí)行結(jié)果，竟然還是這樣子的：
你后悔自己肯定遺漏了討論區(qū)里面的一些重要信息，趕緊返回尋找，你看到了這樣的對話：
看到別人安裝了Graphviz后，問題依然沒有解決。你于是決定放棄了。而且可能還會懷疑，那個叫做大衛(wèi)的家伙，應(yīng)該是作者的托兒吧。
其實你冤枉大衛(wèi)了。安裝了Graphviz以后，他確實成功做出了結(jié)果。問題到底處在哪兒？請你往下看。
我先說說面對程序給你的這一大堆報錯，你該怎么辦？
首先你要看看，錯誤出現(xiàn)在哪里。
WindowsError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-da79615505d3> in <module>()
10
11 from subprocess import check_call
---> 12 check_call(['dot','-Tpng','safe-loans.dot','-o','safe-loans.png'])
13
14 from IPython.display import Image as PImage
錯誤提示的第一段已經(jīng)告訴你了，問題發(fā)生在check_call這一行，行號為12。
這就意味著，前面11行，其實都沒有問題。這一大段代碼用空行分割，一共是3個部分。前面10行是第一部分。中間2行第二部分，后面是第三部分。我們把它拆分成3個Jupyter中的代碼段落，單獨執(zhí)行。
上面的運行結(jié)果，證明我們的猜測是對的。第一段運行起來沒問題，第二段只有兩句，第一句不報錯，只有check_call這一行報錯。這樣問題就聚焦了。
這種拆分復(fù)雜問題到簡單部分，然后各個擊破的方法，可以追溯到笛卡爾。他老人家曾經(jīng)說過：
Divide each difficulty into as many parts as is feasible and necessary to resolve it.
注意，這種方法適合于我們此處展示的線性環(huán)節(jié)。所謂線性，就是順序執(zhí)行的若干步驟。前面的改動會對后面有影響，但是后面的改動對前面沒有影響。
如果你遭遇的是個循環(huán)問題，那就要小心了。這種解決方法可能會失效。
check_call這一行到底遇到了什么問題呢？我們還是要回到報錯信息里，尋找線索。
這么長的報錯信息，該看哪里呢？我的經(jīng)驗是，問題發(fā)生位置要看開頭（我們剛才已經(jīng)做完了），問題癥結(jié)十有八九要看末尾。
我們看看報錯信息的末尾是什么：
C:\Users\user\Anaconda2\lib\subprocess.pyc in _execute_child(self, args, executable, preexec_fn, close_fds, cwd, env, universal_newlines, startupinfo, creationflags, shell, to_close, p2cread, p2cwrite, c2pread, c2pwrite, errread, errwrite)
638 env,
639 cwd,
--> 640 startupinfo)
641 except pywintypes.error, e:
642 # Translate pywintypes.error to WindowsError, which is
WindowsError: [Error 2]
你可能又暈了，這一大堆的術(shù)語，我如何懂得？
你不需要懂那些東西，看最后的報錯信息，叫做“WindowsError: [Error 2]”。
這是一個錯誤代碼，但是包含信息不夠。我們需要查詢一下，2號Windows錯誤代碼，究竟是什么意思。
這時候，就該搜索引擎出場了。我們搜索“WindowsError: [Error 2]”，結(jié)果如下：
我知道，你的吸引力立刻就被圖中的中文文字抓住了。但是我告訴你，更應(yīng)該看的，不是語言種類，而是信息來源。你會注意到，其中一些搜索結(jié)果，來自于“stackoverflow.com”這個網(wǎng)站。
這個網(wǎng)站，匯集了全世界程序設(shè)計中遇到的各種問題和可能的解決辦法。你可以把它想想成全球程序員的“知乎”。
打開其中的第二條搜索結(jié)果。
標(biāo)題信息就已經(jīng)非常清楚地告訴了你，所謂的“WindowsError: [Error 2]”，是指“系統(tǒng)找不到你指定的文件”。
這樣我們再次回頭審視出問題的代碼句：
check_call(['dot','-Tpng','safe-loans.dot','-o','safe-loans.png'])
其實，我們是讓Python調(diào)用一個Graphviz的命令，叫做dot，用它來把我們前面生成的 safe-loans.dot文件，轉(zhuǎn)換成png格式的圖片。
系統(tǒng)找不到什么文件呢？我們打開當(dāng)前的demo目錄，你會看到 safe-loans.dot文件赫然在目。而png文件此時還沒有生成。因此，我們鎖定了問題，系統(tǒng)找不到的，是dot這個命令。
這就是為什么你必須要先安裝Graphviz包。你不安裝的話，Python當(dāng)然找不到dot文件。
但是為什么你明明裝了Graphviz包，還會遭遇報錯呢？
你確定這時候Python可以找到dot包了嗎？
我們嘗試一下。到命令提示符下面，執(zhí)行dot試試看。
真相大白了。你在命令提示符下，自己都找不到dot命令，你能指望Python有多智能呢？
怎么辦？方法其實并不難，只需要加上必要的路徑，讓電腦知道dot這個命令在哪里，就可以了。
我們到C盤的Program Files，或者Program Files(x86)目錄下，去找Graphviz安裝目錄。
你會發(fā)現(xiàn)，路徑為：
C:\Program Files(x86)\Graphviz2.38\bin\
于是這次你執(zhí)行：
你會看到，沒有報錯信息了。
再接再厲，這次你把完整的命令輸入：
這次不但沒有報錯，而且你想要的png文件已經(jīng)生成了。
不過，這些都是你手動完成的，咱們還是需要用程序來完成，不是嗎？
于是我們回到Jupyter Notebook里，嘗試給dot命令一樣加上路徑。
執(zhí)行！
報錯信息又來了！而且一模一樣??！
注意我們做了改動，但是改動并沒有成功。我們就得想想原因是什么了。
這次我們搜索執(zhí)行的Python命令（ check_call ），以及輸入路徑中的特征部分(Program Files)。把這幾個關(guān)鍵詞放到搜索引擎里，結(jié)果如下：
注意第一條結(jié)果是幫助文檔，我們把目光聚焦在第二條搜索結(jié)果上。因為它依然來自stackoverflow.com。
我們點擊打開這個鏈接。
提問者問，為什么使用（跟我們類似的）完全路徑，Python依然找不到命令。
被贊同的答題者回答：你應(yīng)該用斜杠（/），而不是反斜杠（\）。
看了這個答案，你可能覺得恍然大悟了吧。于是回到Jupyter Notebook里面，把C:\Program Files(x86)\Graphviz2.38\bin\dot改成了C:/Program Files(x86)/Graphviz2.38/bin/dot。
再次運行，這部分不再報錯了：
你戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢，嘗試一直就沒能正確運行到的最后一段代碼：
是不是有一種想要仰天大笑的感覺？
現(xiàn)在我們來回答一下，為什么評論里大衛(wèi)的問題獲得了解決，而其他讀者似乎沒能解決問題呢？
罪魁禍?zhǔn)自谟诓僮飨到y(tǒng)環(huán)境差異。大衛(wèi)用的是macOS。安裝Graphviz之后，mac操作系統(tǒng)記錄下來了Graphviz的各項可執(zhí)行命令。Python因此也知道了dot這個命令在哪里。所以調(diào)用起來沒有任何問題。
我寫作該文的時候，操作系統(tǒng)也是macOS，所以并沒有意識到Windows上運行環(huán)境的這種差異。甚至因為2年多以前我就安裝了Graphviz，所以在初稿寫作的時候甚至都沒有把Graphviz作為環(huán)境準(zhǔn)備的必要組成部分。
順便說一句，根據(jù)部分讀者反映，他們在Windows上安裝了Graphviz后，只需要重啟一遍，系統(tǒng)就會自動識別dot命令的完全路徑，所以根本就不必修改代碼內(nèi)容。但是其他讀者反映這樣做了無效。你看，同樣是Windows，環(huán)境差異都是如此之大的。
操作系統(tǒng)、Python軟件版本、調(diào)用的相關(guān)軟件包版本……這些環(huán)境差異可能直接導(dǎo)致你“照葫蘆畫葫蘆”時候出現(xiàn)嚴(yán)重問題，也是最容易踩到的坑。不過通過咱們前面的敘述，相信你已經(jīng)找到了從坑里爬起來，甚至是避開坑的方法了。
畫瓢
當(dāng)你完整重現(xiàn)樣例或教程中的運行結(jié)果后，就該開始照著葫蘆畫瓢了。畢竟你需要分析的，是自己獨特的數(shù)據(jù)。
但是一定要注意，務(wù)必在“畫葫蘆”完成后，開始畫瓢。來信和留言中的許多問題，都是讀者在沒有完整重現(xiàn)教程結(jié)果時，就開始了改動，把不同層次的問題混雜在了一起，就很難發(fā)現(xiàn)和解決了。
這里咱們舉的例子，是這位讀者的來信。
他看了我那篇《如何用Python做輿情時間序列可視化？》之后，完全重現(xiàn)了結(jié)果。然后灌入了自己的數(shù)據(jù)。我展示的樣例用的是飯館點評信息，他用的是外賣評論信息。
這是我原文中讀入后數(shù)據(jù)的樣例：
這是他的數(shù)據(jù)：
看起來很相似，不是嗎？可是前面情感分析等環(huán)節(jié)都沒有問題。到了最后的繪制圖形，又是一堆報錯信息。
復(fù)習(xí)一下，我們說過報錯信息的開頭和結(jié)尾最為重要。開頭是確定位置。因為這里本來就只有一行語句，所以可以忽略。那我們看看結(jié)尾吧。
注意，這里提示的是取值錯誤(ValueError)，并且標(biāo)出了問題，就是評論時間，例如“2017-02-27”。
回顧一下，在原文中，評論時間的格式為Python可以識別的時間單位，這樣最后繪出的圖形才是這樣的：
而這里，時間顯示為“2017-02-27”，應(yīng)該沒錯啊。
數(shù)據(jù)框中的時間是從新到舊排列的。我們顯示最后一條數(shù)據(jù)，就是“2017-02-27”。
這里我們就需要記住一條非常重要的命令：
type()
它可以幫助我們搞清楚取值的類型。
這一下子，原形畢露了。數(shù)據(jù)框里面的每一個時間條目，存儲的格式都不是Python日期，而是簡單的字符串！難怪當(dāng)我們需要繪制時間序列圖形的時候，會報錯。
明白了問題，方法也就容易找到了。我們再次用搜索引擎，查找Pandas里，把字符串轉(zhuǎn)換為日期的方法。
其實Google已經(jīng)非常聰明地把最相關(guān)的結(jié)果擺在前面了。但是我們依然可以用老方法，找stackoverflow鏈接，并且點擊進(jìn)入。
選定答案里面清晰明白地告訴我們——使用Pandas數(shù)據(jù)框的to_datetime函數(shù)，并且給出了詳細(xì)的樣例。
好的，我們試試看。
df.time = pd.to_datetime(df.time)
然后我們重新執(zhí)行剛才的兩條語句：
看，這次Python正確識別出日期格式。
然后我們再繪圖：
雖然由于數(shù)據(jù)量過大，后半部分看不大清楚。不過結(jié)果已經(jīng)初步顯現(xiàn)了。下面就是分段截取數(shù)據(jù)，細(xì)致地進(jìn)行可視化的工作了。
問題出在哪里呢？對比一下原文使用的excel數(shù)據(jù)文件，和讀者來信里面附帶的數(shù)據(jù)文件，你就能看出端倪了。
這是原文使用的餐館評論原始數(shù)據(jù)：
這是讀者使用的外賣評論原始數(shù)據(jù)：
你會看到，原先數(shù)據(jù)里面不僅有日期，還有時間。雖然時間不過都是些“00:00:00”，但Pandas在讀入的時候，會將其自動轉(zhuǎn)化為日期時間格式。
然而讀者數(shù)據(jù)里只有日期，沒有具體的時間。Pandas讀入數(shù)據(jù)時，不確定要不要做轉(zhuǎn)化，默認(rèn)就當(dāng)成字符串來處理了。
所以你看，如果你需要“照葫蘆畫瓢”，一定要仔細(xì)對比數(shù)據(jù)格式，即便是這樣微小的差異，都會造成后續(xù)運行結(jié)果的區(qū)別，乃至報錯。
找葫蘆
如果樣例里面沒有提供某個功能，但是你確實需要用到它，怎么辦？
這個時候似乎手頭沒有葫蘆可以照著畫，你得自己找葫蘆。
例如讀完了我那篇《如何用Python做詞云？》后，有讀者在微信公眾號后臺留言，詢問我如何在繪制詞云的時候，把詞云變成需要的形狀。
讀者想要的，其實是這樣的效果：
但是我那篇文章里，并沒有提供這樣的樣例，只能做出下面這種四四方方的詞云圖。
如果你也遇到了類似的問題，我的建議是，按圖索驥查詢原始文檔。
你先看看文中，我們究竟用了哪個詞云繪制工具包。
from wordcloud import WordCloud
wordcloud = WordCloud().generate(mytext)
這里，我們注意wordcloud這個關(guān)鍵詞，然后結(jié)合python，到搜索引擎里面查找。
這回我們不再專門去找stackoverflow網(wǎng)站鏈接了。因為我們遇到的，不是報錯信息，而是一項暫時還不懂得如何使用的功能。
搜索結(jié)果里的第一項，就是wordcloud詞云包的官方github站點。我們點開看看。
Github是目前全球最主要的代碼托管與分享站點。我也曾經(jīng)把思維導(dǎo)圖秒變成幻燈的代碼發(fā)布在github上面。右上方幾個統(tǒng)計數(shù)字很重要，尤其是Star，說明了該項目受歡迎程度。wordcloud軟件包的受歡迎數(shù)字超過3000，可以說是非常棒的。相較之下，我的代碼Star數(shù)量只有20，相形見絀啊。
我們把網(wǎng)頁往下翻，可以找到Example部分。
你是不是眼前一亮?。繉?，你需要的繪圖結(jié)果就在這里，而且人家有專門鏈接直達(dá)使用方式。
點擊一下，你就能看到官方的masked詞云樣例代碼了。
瀏覽代碼，你會發(fā)現(xiàn)這一段有集中注釋：
# read the mask image
# taken from
# http://www.stencilry.org/stencils/movies/alice%20in%20wonderland/255fk.jpg
alice_mask = np.array(Image.open(path.join(d, "alice_mask.png")))
這里告訴你，如果打算把詞云繪制成特殊的圖形外觀，你需要在這里指定一個mask圖像文件。樣例里面的文件叫做alice_mask.png。
我們來看看，這個文件是什么樣子的。因為源代碼就在這里，指定的文件也沒有加入完全路徑，因此它只可能放在樣例代碼文件的相同目錄下。
我們點擊頁面上方的路徑鏈接，返回到上層目錄。
目錄里面所有的文件都在這里了。我們找到alice_mask.png，點開看看。
原來你需要提供這樣一張黑白圖像，詞云會顯示在其中的黑色區(qū)域內(nèi)。
但是這樣的圖像需要我自己來繪制嗎？
這就考驗?zāi)憧创a的時候是不是細(xì)致了。有沒有注意到這一句？
# http://www.stencilry.org/stencils/movies/alice%20in%20wonderland/255fk.jpg
這是alice_mask.png圖像文件原始地址。我們點擊看看。
原來這個網(wǎng)站上的文件直接就可以用來做詞云圖像設(shè)置。我們看到上方的路徑按鈕，點擊上一層，進(jìn)入“movies”。
居然有這么多的電影圖像可以使用啊。
我們再進(jìn)入到上一層，看看還有哪些其他類別圖像可用。
看了之后，是不是有一種“芝麻開門”的感覺？
可惜的是，tv類別下面，并沒有原文提到的“Yes, minister”可供選擇。我們隨便選一張世界地圖來試試看。
回到Jupyter Notebook里面，按照我們從原始說明文檔里找到的新葫蘆，開始畫瓢。
如果你做出了下面的結(jié)果，那么恭喜你，“找葫蘆畫瓢”工作圓滿完成。
小結(jié)
小結(jié)一下，對文科生來說，編程中遇到的問題，需要依據(jù)不同的場景，分別采取不同的思考清單來嘗試有效解決。
對于“照葫蘆畫葫蘆”類場景，方法如下：
- 確認(rèn)你的運行環(huán)境盡量和作者的運行環(huán)境一致（安裝相同的軟件版本）。如果環(huán)境不一致（例如操作系統(tǒng)差異），遇到問題的時候要時刻意識到這種差異可能是造成無法重復(fù)結(jié)果的元兇。
- 把遇到問題的代碼拆解開。聚焦到實際產(chǎn)生了問題的代碼片段上。這就是所謂的“分而治之”。
- 認(rèn)真閱讀報錯信息，里面有非常重要的線索。尤其是開頭和結(jié)尾部分。
- 善用搜索引擎，輸入可以準(zhǔn)確定義問題的關(guān)鍵字。
- 明白stackoverflow網(wǎng)站的重要性，其中被支持的答案可能一語道破你百思不得其解的問題。
對于“照葫蘆畫瓢”類場景，方法如下：
- 確認(rèn)你已經(jīng)圓滿完成了“照葫蘆畫葫蘆”過程。
- 確保你自己的數(shù)據(jù)格式與樣例中數(shù)據(jù)格式一致。
- 認(rèn)真閱讀報錯信息，從中找到問題的大致方向。
- 利用搜索引擎查找類似問題的已知有效解決方法。尤其要注意stackoverflow網(wǎng)站的相關(guān)鏈接。
對于“找葫蘆畫瓢”類場景，方法如下：
- 依照類似的功能，按圖索驥找到提供相應(yīng)功能的軟件包。
- 閱讀其官方說明文檔，最好能找到特定功能的樣例代碼。
- 讀代碼的時候務(wù)必注意注釋信息，其中包含了注意事項和重要資源。
- 自己實踐的第一步，是用找到的“新葫蘆”畫出“葫蘆”來，然后再嘗試“畫瓢”。
不論對于哪一類場景，你都要明白遇到的問題可能會成為你未來的財富。但前提是你必須把它們及時記錄下來，并且養(yǎng)成定期回顧的好習(xí)慣。
如果實在解決不了問題，最后的一招，就是提問了。但是請你在發(fā)問之前，確定自己已經(jīng)通過上述步驟和流程嘗試了可能有效的方法。這不僅是《提問的智慧》里面要求的，更是為了你自己能夠?qū)W有所得。提問的時候，要注意提供你的運行代碼（最好是ipynb這樣的格式，包含完整的報錯信息）、用到的實際數(shù)據(jù)，以及你的嘗試過程等。信息越詳細(xì)，別人就越有能力幫助你。
向誰提問呢？當(dāng)然可以問老師、問作者。但是別忘了你一直在使用的stackoverflow網(wǎng)站，本來就是一個讓你提問的好地方啊。通過觀察別人的問題和答案，你應(yīng)該不難發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)站上的高手們，大都非常熱心助人。
另外，不要滿足于永遠(yuǎn)當(dāng)一個“文科生”。如果你打算在數(shù)據(jù)科學(xué)的路徑上走得足夠遠(yuǎn)、足夠穩(wěn)，夯實基礎(chǔ)就是必要的。畢竟人工智能都要進(jìn)入中小學(xué)課程體系了，不是嗎？
如果你打算好好學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)知識，歡迎閱讀《如何高效學(xué)Python？》一文。
討論
你用Python或者其他編程語言做過數(shù)據(jù)科學(xué)分析任務(wù)嗎？中間遇到過問題或障礙嗎？你是如何處理的，成功了嗎？有什么獨特的好經(jīng)驗？歡迎留言，分享你的經(jīng)驗和心得，我們一起交流討論。
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