学Python做AI要动手做项目，从最小可行项目起步，边做边查文档和报错，小步迭代优化，并用Git记录每次改进过程。
学Python做AI，光看理论没用，得动手做项目。项目不是为了炫技，而是帮你把零散知识点串起来，遇到问题倒逼自己查文档、调代码、读报错——这才是真实的学习节奏。
从“能跑通”开始：选一个最小可行项目
别一上来就挑战人脸识别或股票预测。先找一个输入明确、输出简单、依赖库少的项目，比如：
- 用scikit-learn训练一个鸢尾花分类器（数据自带，5行代码就能出结果）
- 用requests + BeautifulSoup爬取豆瓣Top250电影标题和评分
- 用pandas + matplotlib分析一份CSV格式的销售数据并画出月度趋势图
目标不是完美，是“跑通—看懂—改一行再跑”。跑通那一刻，你会突然明白import、DataFrame、fit()这些词到底在干什么。
边做边查：把官方文档当字典用
90%的新手卡壳，不是不会写，而是不敢查。遇到ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead？别猜，直接搜错误信息+库名（如“sklearn ValueError 2D array”），点进Stack Overflow或scikit-learn官网的Usage Examples部分。你会发现，问题往往就差一个.reshape(-1, 1)。
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建议养成习惯：
- 报错第一反应：复制粘贴到Google + 库名
- 函数不会用：查docs.python.org或对应库的API Reference（比如pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.groupby.html）
- 看不懂参数：看Example代码，比文字说明快十倍
小步迭代：每次只加一个功能点
做完鸢尾花分类，别急着换项目。接着加：
- 把准确率从85%提到92%（试试换模型、调参、标准化）
- 把结果画成混淆矩阵（加两行seaborn.heatmap）
- 把训练过程封装成函数，支持不同数据集传入
每一次小改动，都在加固你对数据流、模型生命周期、代码结构的理解。项目变复杂的过程，就是你能力生长的过程。
主动暴露问题：用Git记录“翻车”现场
初始化一个本地Git仓库，每完成一个小目标就commit一次，提交信息写清楚做了什么、为什么这么做。比如：
git commit -m "fix: reshape X_train to 2D before fit (was causing ValueError)"
过两周回看这些提交，你会清晰看到自己踩过的坑、绕过的弯、真正掌握的技能点。这不是留痕，是学习路径的可视化。
