it公司速查,移动宽带不在线和家庭设备异常怎么办

it公司速查，移动宽带不在线和家庭设备异常怎么办？

1，移动宽带连接不上，可以先把路由器关闭一下，等待一会在打开，看看是不是就连上了；2，如果不是路由器的问题，可以给当地的宽带公司客服打电话，客服那边可以看见连接状态，让客服检查一下，看看是哪里的问题，来进行解决。移动宽带不在线原因：1，当前网络不稳定，无法登录，请等待网络稳定后再登录

2，如果登录次数过多，在线营业厅每天登录次数是有限的，登录超过次数，可能会被禁止登录；

3，电信服务器繁忙，暂时无法登录，等待一段时间再次登录

2023英语四级长篇阅读题目是什么？

Section B

Directions: In this section, you are going to read a passage with ten statements attached to it. Each statement contains information given in one of the paragraphs. Identify the paragraph from which the information is derived. You may choose a paragraph more than once. Each paragraph is marked with a letter. Answer the questions by marking the corresponding letter on Answer Sheet 2.

A Grassroots Remedy

A) Most of us spend our lives seeking the natural world. To this end, we walk the dog, play golf, go fishing, sit in the garden, drink outside rather than inside the pub, have a picnic, live in the suburbs, go to the seaside, buy a weekend place in the country. The most popular leisure activity in Britain is going for a walk. And when joggers (慢跑者) jog, they don't run the streets. Every one of the minstinctively heads to the park or the river. It is my profound belief that not only do we all need nature, but we all seek nature, whether we know we are doing so or not.

学习python中的pandas有没有好的教程推荐？

Python的pandas库是使Python成为用于数据分析的出色编程语言的一件事。Pandas使导入，分析和可视化数据变得更加容易。它建立在NumPy和matplotlib之类的软件包的基础上，使您可以方便地进行大部分数据分析和可视化工作。

在此Python数据科学教程中，我们将使用Eric Grinstein抓取的数据，使用Pandas分析来自流行的视频游戏评论网站IGN的视频游戏评论。哪个主机赢得了“控制台大战”(就游戏的审查而言)?该数据集将帮助我们找出答案。

当我们分析视频游戏评论时，我们将了解关键的Pandas概念，例如索引。您可以继续进行下去，并在我们的许多其他Python教程之一中或通过注册Python Pandas课程来了解有关Python和Pandas的更多信息。我们的许多其他数据科学课程也都使用Pandas。

谨记一下，本教程使用Python 3.5编写，并使用Jupyter Notebook构建。您可能使用的是Python，pandas和Jupyter的更新版本，但结果应该基本相同。

用Pandas导入数据

如果您正在使用本教程，则需要下载数据集，您可以在此处进行操作。

我们将采取的第一步是读取数据。数据以逗号分隔的值或csv文件存储，其中每行用换行分隔，每列用逗号(,)分隔。这是ign.csv文件的前几行：

如您在上方看到的，文件中的每一行代表一个游戏，该游戏已经过IGN审查。这些列包含有关该游戏的信息：

1)score_phrase— IGN如何用一个词形容游戏。这链接到它收到的分数。

2)title -游戏名称。

3)url —您可以在其中查看完整评论的URL。

4)platform -审查游戏的平台(PC，PS4等)。

5)score—游戏的得分，从1.0到10.0。

6)genre —游戏类型。

7)editors_choice- N如果游戏不是编辑选择的Y话，那么是。这与得分息息相关。

8)release_year -游戏发布的年份。

9)release_month -游戏发布的月份。

10)release_day -游戏发布的那天。

还有一个前导列，其中包含行索引值。我们可以放心地忽略此列，但稍后将深入探讨哪些索引值。

为了在Python和pandas中有效地处理数据，我们需要将csv文件读取到Pandas DataFrame中。DataFrame是表示和处理表格数据的一种方式，表格数据是表格形式的数据，例如电子表格。表格数据具有行和列的格式，就像我们的csv文件一样，但是如果我们可以将其作为表格查看，则对我们来说更易于阅读和排序。

为了读入数据，我们需要使用pandas.read_csv函数。此函数将接收一个csv文件并返回一个DataFrame。以下代码将：

a.导入pandas库。我们将其重命名为，pd以便更快地输入。这是数据分析和数据科学中的标准约定，您经常会看到导入的Pandas就像pd其他人的代码一样。

b.读ign.csv入一个DataFrame，并将结果分配给一个名为的新变量，reviews以便我们可以reviews用来引用我们的数据。

读完DataFrame后，以更直观的方式看一下我们所获得的内容将很有帮助。Pandas方便地为我们提供了两种方法，可以快速地将数据打印到表中。这些功能是：

1)DataFrame.head()—打印DataFrame的前N行，其中N是您作为参数传递给函数的数字，即DataFrame.head(7)。如果不传递任何参数，则默认值为5。

2)DataFrame.tail()—打印DataFrame的最后N行。同样，默认值为5。

我们将使用该head方法查看其中的内容reviews：

我们还可以访问pandas.DataFrame.shape属性，以查看以下行reviews：

如我们所见，所有内容均已正确读取-我们有18,625行和11列。

与类似的NumPy这样的Python软件包相比，使用Pandas的一大优势是Pandas允许我们拥有具有不同数据类型的列。在我们的数据集中，reviews我们有存储浮点值(如)score，字符串值(如score_phrase)和整数(如)的列release_year，因此在此处使用NumPy会很困难，但Pandas和Python可以很好地处理它。

现在我们已经正确地读取了数据，让我们开始建立索引reviews以获取所需的行和列。

用Pandas索引DataFrames

之前，我们使用了该head方法来打印的第一5行reviews。我们可以使用pandas.DataFrame.iloc方法完成同样的事情。该iloc方法允许我们按位置检索行和列。为此，我们需要指定所需行的位置以及所需列的位置。下面的代码将reviews.head()通过选择行0到5，以及数据集中的所有列来复制我们的结果：

让我们更深入地研究我们的代码：我们指定了想要的rows 0:5。这意味着我们想要从position 0到(但不包括)position的行5。

第一行被认为是在位置0，所以选择行0:5给了我们行的位置0，1，2，3，和4。我们也需要所有列，并且使用快捷方式来选择它们。它的工作方式是这样的：如果我们不喜欢第一个位置值，例如:5，那是假设我们的意思0。如果我们忽略了最后一个位置值(如)0:，则假定我们是指DataFrame中的最后一行或最后一列。我们需要所有列，因此只指定了一个冒号(:)，没有任何位置。这使我们的列从0到最后一列。以下是一些索引示例以及结果：

1)reviews.iloc[:5,:]—第一5行，以及这些行的所有列。

2)reviews.iloc[:,:] —整个DataFrame。

3)reviews.iloc[5:,5:]—从位置5开始的行，从位置开始的列5。

4)reviews.iloc[:,0] —第一列，以及该列的所有行。

5)reviews.iloc[9,:] —第十行，以及该行的所有列。

按位置索引与NumPy索引非常相似。如果您想了解更多信息，可以阅读我们的NumPy教程。现在我们知道了如何按位置索引，让我们删除第一列，该列没有任何有用的信息：

在Pandas中使用标签在Python中建立索引

既然我们知道如何按位置检索行和列，那么值得研究使用DataFrames的另一种主要方法，即按标签检索行和列。与NumPy相比，Pandas的主要优势在于，每一列和每一行都有一个标签。可以处理列的位置，但是很难跟踪哪个数字对应于哪个列。

我们可以使用pandas.DataFrame.loc方法处理标签，该方法允许我们使用标签而不是位置进行索引。我们可以reviews使用以下loc方法显示前五行：

上面的内容实际上与并没有太大的不同reviews.iloc[0:5,:]。这是因为尽管行标签可以采用任何值，但我们的行标签与位置完全匹配。您可以在上方表格的最左侧看到行标签(它们以粗体显示)。您还可以通过访问DataFrame 的index属性来查看它们。我们将显示的行索引reviews：

reviews.index

Int64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, ...], dtype='int64')

不过，索引不一定总是与位置匹配。在下面的代码单元中，我们将：

a.获取行10至行20的reviews，并分配结果some_reviews。

b.显示的第一5行some_reviews。

如上所示，在中some_reviews，行索引始于，10结束于20。因此，尝试loc使用小于10或大于的数字20将导致错误：

some_reviews.loc[9:21,:]

如前所述，在使用数据时，列标签可以使工作变得更加轻松。我们可以在loc方法中指定列标签，以按标签而不是按位置检索列。

我们还可以通过传入列表来一次指定多个列：

Pandas系列对象

我们可以通过几种不同的方式在Pandas中检索单个列。到目前为止，我们已经看到了两种语法：

1)reviews.iloc[:,1] —将检索第二列。

2)reviews.loc[:,"score_phrase"] —还将检索第二列。

还有第三种甚至更容易的方法来检索整列。我们可以在方括号中指定列名称，例如使用字典：

我们还可以通过以下方法使用列列表：

当我们检索单个列时，实际上是在检索Pandas Series对象。DataFrame存储表格数据，而Series存储数据的单列或单行。

我们可以验证单个列是否为系列：

我们可以手动创建系列以更好地了解其工作原理。要创建一个Series，我们在实例化它时将一个列表或NumPy数组传递给Series对象：

系列可以包含任何类型的数据，包括混合类型。在这里，我们创建一个包含字符串对象的系列：

在Pandas中创建一个DataFrame

我们可以通过将多个Series传递到DataFrame类中来创建DataFrame。在这里，我们传入刚刚创建的两个Series对象，

s1作为第一行，s2作为第二行：

我们还可以使用列表列表完成同样的事情。每个内部列表在结果DataFrame中被视为一行：

我们可以在创建DataFrame时指定列标签：

以及行标签(索引)：

还请注意，不需要缩进和单独的行。我们已经以这种方式编写了代码，以使其更易于解析，但是您经常会遇到将它们全部写成一行的情况。例如，以下代码将产生与我们在本段上方的表中看到的结果完全相同的结果：

无论如何，添加标签后，便可以使用它们对DataFrame进行索引：

columns如果将字典传递给DataFrame构造函数，则可以跳过指定关键字参数的操作。这将自动设置列名称：

PandasDataFrame方法

如前所述，pandas DataFrame中的每一列都是Series对象：

我们可以在Series对象上调用与在DataFrame上可以调用的大多数相同的方法，包括head：

Pandas Series和DataFrames还具有其他使计算更简单的方法。例如，我们可以使用pandas.Series.mean方法来查找Series的均值：

我们还可以调用类似的pandas.DataFrame.mean方法，该方法默认情况下将查找DataFrame中每个数字列的平均值：

我们可以修改axis关键字参数以mean计算每行或每列的平均值。默认情况下，axis等于0，并将计算每列的平均值。我们还可以将其设置1为计算每行的平均值。请注意，这只会计算每行中数值的平均值：

reviews.mean(axis=1)

0 510.500

1 510.500

2 510.375

3 510.125

4 510.125

5 509.750

6 508.750

7 510.250

8 508.750

9 509.750

10 509.875

11 509.875

12 509.500

13 509.250

14 509.250

...

18610 510.250

18611 508.700

18612 509.200

18613 508.000

18614 515.050

18615 515.050

18616 508.375

18617 508.600

18618 515.025

18619 514.725

18620 514.650

18621 515.000

18622 513.950

18623 515.000

18624 515.000

Length: 18625, dtype: float64

Series和DataFrames上有很多类似的方法mean。这里有一些方便的东西：

1)pandas.DataFrame.corr —查找DataFrame中各列之间的相关性。

2)pandas.DataFrame.count —计算每个DataFrame列中非空值的数量。

3)pandas.DataFrame.max —在每一列中找到最大值。

4)pandas.DataFrame.min —查找每一列中的最小值。

5)pandas.DataFrame.median —查找每列的中位数。

6)pandas.DataFrame.std —查找每列的标准偏差。

例如，我们可以使用该corr方法查看是否有任何列与关联score。这可以告诉我们最近发布的游戏获得了更高的评价(release_year)，还是在年底之前发布的游戏获得了更好的评分(release_month)：

正如我们在上面看到的那样，我们的数字列都没有与关联score，因此我们知道发布时间与评论评分并不线性相关。

DataFrame Math与Pandas

我们还可以使用pandas在Python中的Series或DataFrame对象上执行数学运算。例如，我们可以将score列中的每个值除以2以将刻度从0– 切换10到0– 5：

reviews["score"] / 2

0 4.50

1 4.50

2 4.25

3 4.25

4 4.25

5 3.50

6 1.50

7 4.50

8 1.50

9 3.50

10 3.75

11 3.75

12 3.50

13 4.50

14 4.50

...

18610 3.00

18611 2.90

18612 3.90

18613 4.00

18614 4.60

18615 4.60

18616 3.75

18617 4.20

18618 4.55

18619 3.95

18620 3.80

18621 4.50

18622 2.90

18623 5.00

18624 5.00

Name: score, Length: 18625, dtype: float64

所有常用的数学运算符在Python的工作，如+，-，*，/，和^将在系列或DataFrames大Pandas的工作，并且将适用于每一个元素在一个数据帧或一个系列。

Pandas中的布尔索引

现在我们已经了解了一些Pandas的基础知识，让我们继续进行分析。我们前面看到的，平均都在值的score列reviews左右7。如果我们想找到所有得分都高于平均水平的游戏怎么办?

我们可以先进行比较。比较会将“系列”中的每个值与指定值进行比较，然后生成一个“系列”，其中包含表示比较状态的布尔值。使用Python Pandas分析视频游戏数据https://www.aaa-cg.com.cn/data/2310.html例如，我们可以看到哪些行的score值大于7：

score_filter = reviews["score"] > 7

score_filter

0 True

1 True

2 True

3 True

4 True

5 False

6 False

7 True

8 False

9 False

10 True

11 True

12 False

13 True

14 True...

18610 False

18611 False

18612 True

18613 True

18614 True

18615 True

18616 True

18617 True

18618 True

18619 True

18620 True

18621 True

18622 False

18623 True

18624 True

Name: score, Length: 18625, dtype: bool

有了布尔系列后，我们可以使用它来选择DataFrame中该系列包含value的行True。所以，我们只能选择行reviews，其中score大于7：

可以使用多个条件进行过滤。假设我们要查找针对发行Xbox One的得分超过的游戏7。在下面的代码中，我们：

a.设置两个条件的过滤器：

1)检查是否score大于7。

2)检查是否platform相等Xbox One

b.应用过滤器以reviews仅获取所需的行。

c.使用head方法打印的第一5行filtered_reviews。

在使用多个条件进行过滤时，将每个条件放在括号中并用一个&符号(&)分隔是很重要的。

Pandas图

现在我们知道如何过滤，我们可以创建图以观察的回顾分布Xbox One与的回顾分布PlayStation 4。这将帮助我们确定哪个控制台具有更好的游戏。

我们可以通过直方图来做到这一点，该直方图将绘制不同得分范围内的频率。我们可以使用pandas.DataFrame.plot方法为每个控制台制作一个直方图。该方法利用幕后的流行Python绘图库matplotlib生成美观的绘图。

该plot方法默认为绘制折线图。我们需要传入关键字参数kind="hist"来绘制直方图。在下面的代码中，我们：

a.致电%matplotlib inline以在Jupyter笔记本中设置绘图。

b.过滤reviews以仅包含有关的数据Xbox One。

c.绘制score列。

我们也可以对PS4：

从我们的直方图中可以看出，与相比，PlayStation 4具有更高评级的游戏Xbox One。

显然，这只是冰山一角，涉及到我们可以用来分析该数据集的潜在方向，但我们已经有了一个很好的开端：我们已经使用Python和pandas导入了数据集，并学会了使用各种不同的索引方法选择我们想要的数据点，并进行了一些快速的探索性数据分析，以回答我们开始时遇到的问题。

https://www.toutiao.com/i6832518344541733380/

Excel水平高的人能做出什么样的逆天操作？

利用Excel进行数据统计和分析可以说是金融领域最基础的工作，甚至有人说，“excel多学一公式，晚上多睡一小时。”如果连做一个报表都要边百度公式边用鼠标寻找工具，怎么让领导相信你可以胜任这里节奏飞快的工作？

实际上不光是金融公司，四大、咨询、快消500强等公司的工作日常也都离不开与一堆数据表格打交道，虽然你的简历中赫然写着“熟练掌握Excel”，面试官还是会问上一句：“你的Excel水平如何？”即使面试中你机智灵活的应对自如，真正入职以后的工作也会让你原形毕露。

无论是实习还是正式工作，Excel技能永远是你披荆斩棘的第一把刀。

Excel真那么厉害？

说起Excel，可能所有人都知道这是一个office软件，但很少有人知道，这个名字其实源自英语中的“Excellence”一词，代表着：卓越和优秀。

顾名思义，设计者对这款软件的功能寄予的期望应该是非常高，而实际上，Excel的确已经在很多职场领域成为了精英们高效工作必备的神器。

（1）方便的快捷键操作

据说，在投行或券商，banker们从来不用鼠标或电脑触摸板，仅通过一个键盘就可以在半小时内搭建起一个分析模型，这全仰仗了Excel提供给用户大量的快捷操作，比如：

Ctrl+A：直接选中并选择整个表格区域，复制数据的时候是不是再不用按着鼠标左键一直拉到手软了；Ctrl+Shift+上/下：选中光标所在的列所有的数据；Ctrl+Shift+左/右：选中光标所在的行所有的数据；Ctrl+Fn+”pg up”/”pg down”：瞬间切换至上一个或下一个工作sheet，这几乎是甩掉鼠标的高频快捷键；Alt+F1：可以立即创建当前数据范围内的图表；F2：编辑活动单元格并将插入点放在单元格内容的结尾，再也不用双击单元格去编辑了；Shift+F3：显示插入函数对话框，不用每次需要插入函数就用鼠标去工具栏一个一个找了；F4：重复上一个命令或操作，一个变态般存在的快捷键；Ctrl+F4：关闭当前的工作簿，连叉号都不用点了有没有。

想要和投行大牛们一样飞一般的敲击键盘工作，强烈建议记住以下常用的快捷键：

更多快捷键资料附文末

（2）高大上的图表

可能你用数据星、麦克表单收集数据生成的图表是这样的：

而在咨询公司，Consulting们利用Excel 10分钟内从上百份的调研报告中筛选出需要的数据，并制作出对应的图表是下面这样：

不论是商业图表还是专业的图表，配色都是美观的首要考虑的问题，而Excel提供了丰富的配色选项卡和图表模板，只需要在表格选中数据区域，根据表达需要选择合适的图形模板，可以立即生成简单的图表，再稍做修饰和颜色调整即可完成图表。

（3）海量的计算函数

如果把Excel比作一把枪，那函数就像是枪口里的子弹，有了它们你便可以变得为所欲为。

在四大，Auditer们利用函数工具，让工作效率提升了50%，比如：

统计一张表中指定条件下数据的个数，需要用COUNTIF函数对数据对比及统计；想要从几千行数据中查找符合特定条件的数据，需要用HLOOKUP和VLOOKUP函数来查找；根据一定条件统计某表中金额项总值，需要用SUMIF来筛选求和；当要从几张表中筛选出需要的数据，可以用VLOOKUP函数；…这里就不一一解释每个函数的使用规则了，直接分享一份工作中常用到的函数及示例。

（4）终极大招VBA

虽然以上提到的功能，已经基本能够满足大多数人工作的需求了，但即使你把所有的快捷键和函数都牢记于心，仍然需要重复的操作一些功能，对于一些需要自动化实现的操作，Excel还提供了VBA的编程功能，让你可以根据自己的需要去编写代码或录制宏文件。

比如：让你统计100份财务报表中收益的总额，你可能会去打开每一张表统计后再求和，这样做虽然没毛病，但会耗费大量的时间和精力，而如果用VBA编程功能，只需一段精悍的代码就能完美解决问题，电脑配置好点1分钟就能全部计算完毕。

一位高盛分析师曾经这样表达对VBA的感情：“学会了VBA以后，你简直觉得Excel模型可以帮你煮咖啡，做晚饭，甚至帮你遛狗。”

VBA真的这么有魔力？不信的话我们就随便欣赏几个VBA大神们的“奇技淫巧”吧。

有位BCG的顾问需要按照顺序打印100张表格，于是用Excel实现了一键自动打印：

有位分析师为了治好自己的重度拖延症，于是做了一个任务管理器，一键自动安排好每天的生活：

还有动漫爱好者用Excel做起了动画：

毫不夸张的说，学会了VBA 以后，你会情不自禁的产生一种“上可摘星揽月，下可五洋捉鳖”的快感，天大的问题到你手里也能解决。

如何提升自己的Excel力？

看到这可能你已经明白了，为什么Excel的熟练程度能够决定你是否能够从职场中脱颖而出？为什么那些不用鼠标，熟练操控着函数的人能够早早下班？为什么那些VBA掌握的飞起的人能够成为领导的宠儿？

归根结底，就是因为学会了这些工具能够让你的工作效率飙升，原本一个普通人三天完成的工作，交给你可能半小时就能搞定！

很多人可能会说，上面提到的这些快捷键、函数甚至VBA的功能，自己都学过，但就是记不住！

为什么会这样？那是你没有掌握工具类技能的学习方法。

说到底，Excel不过就是一个工具，如果仅仅去买一本工具大全一样超厚的书籍来看，或跟着一套视频教程去系统的学习，不但枯燥乏味容易放弃，而且因为很多功能在你当前的工作中几乎用不到，学过的内容也很容易忘记。

想要学好Excel这个工具，应该先从工作应用的目的去倒推学习的路径，有针对性的学习过一些功能之后，再不断通过一些工作场景下的案例去练习，当遇到新的问题时，再回过头去学习，通过这样循环学习的方式强化自己的知识和操作。

这样做可能会产生两个好的结果：一是能够保证学到的内容最大概率被及时用上，学以致用能够记得更牢；二是解决工作中实际的问题后能够进一步增强你的成就感，从而有信心继续深入的学习更多新的技巧。

对于想要去四大、咨询、金融领域工作的同学而言，学习Excel的主要目的只有一个：提升商业决策力，这时候你需要从提升的是Excel基础操作做起。

举个例子，如果是在咨询公司实习，你可能随时会被要求用Excel完成某份敏感性分析表，老板需要根据你给出的模拟结果作出项目评估。

要高效、美观的提交出这份分析表格，首先要记住相关的快捷键和函数，比如基础的制表命令、模拟运算命令、表格属性设置的命令、配色命令、基本计算函数等，这能够保证你的工作效率大大提升；其次，你应该注意遵守一套专业的格式原则，这能够让你最终呈现的表格更加专业，也更容易被理解；最后，要再经过反复的练习来强化记忆，让所有基础的操作在大脑中形成一种自然的反射，达到敲着键盘就能淘宝

请问有什么书可以推荐吗？

感谢你的提问，很高兴回答这个问题

恭喜你找到学习古诗词的乐趣，同时，我要给你推荐三本书是;《论语》、《道德经》、《孟子》。

中华文化5千年，先秦诸子的流风遗韵,唐诗、宋词、曲的千古绝唱,唐宋明清传奇的奇诡典丽，所以中国文化博大精深，每一段都流传千古令人回味，学习古诗词可以丰富自己的情怀，给自己的学习增加更多的乐趣，无论读书还是学习古诗词都可以增长自己的知识！丰富自己的知识结构，提高自己的智慧！让自己的人生过得更有意境！很多人说生活需要仪式感，那我认为多读书，读好书一定可以让自己的生活充实和快乐！

其实要推荐的书很多，今天我这里推荐三本书，我认为非常值仔细学习，很有现实意义。孔子《论语》

孔子，名丘，字仲尼，中国古代思想家、教育家，儒家学派创始人。

作为儒家经典的《论语》，其内容博大精深，包罗万象，《论语》的思想主要有三个既各自独立又紧密相依的范畴：伦理道德范畴——仁，社会政治范畴——礼，认识方法论范畴——中庸。仁，首先是人内心深处的一种真实的状态，折中真的极致必然是善的，这种真和善的全体状态就是“仁”。孔子确立的仁的范畴，进而将礼阐述为适应仁、表达仁的一种合理的社会关系与待人接物的规范，进而明确“中庸”的系统方法论原则。“仁”是《论语》的思想核心。

《论语》作为孔子及门人的言行辑录,内容非常广泛,涉及哲学、政治、经济、教育、文艺等诸多内容,是儒学最主要的经典著作,为中华民族的道德行为教育起到过重大影响。直至近代新文化运动前,约在两千多年的历史中,一直是中国人的必读书。通览全书,可以体会到语录体著作的独特魅力。

《论语》语言含蓄隽水,故事简洁生动,常常能体现出一些长篇论述都难以达到的思想境界,更折射出一些长篇论述难以反映的人物个性和环境情趣。同时,《论语》灵活的编撰形式,也从多方位、多视觉地体现出了孔子的思想、品行、才识、趣味、生活环境和时代背景,有利于读者全面系统地了解孔子及其思想。无论从思想价值还是从艺术魅力上讲,《论语》都是一部不可不读的国学经典。

在《论语》简短的语言中,体现了孔子深刻的思想内容,对后代政治、思想、文学艺术产生了巨大影响,被西方人称为中国人的“圣经”。书中很多道理和精神都值得我们后人借鉴。《论语》传递的是一种朴素的、温暖的生活态度。儒学所倡导的那种品德和功能,于今亦有积极效用。品味人生,修身养性,用淡泊的襟怀,旷达的心胸,超逸的性情和闲适的心态去生活,将自已的情感和生命融入自然,中庸处之,方得《论语》之要。

为什么推荐论语，孔子是我们的至圣，《论语》开篇第一章，学而第一，子曰：“学而时习之，不亦说乎？有朋自远方来，不亦乐乎？人不知而不愠，不亦君子乎？”

通过阅读学习，增进自己的知识后加以运用，从而加深自己的印象，从阅读学习中学到自己自己未曾懂得的知识，内心就会非常的喜悦，不就是一件非常快乐的事情吗，所以通过阅读不仅可以提高自己的知识文化，又有机会认识更多志同道合的朋友在一起探讨文化知识，从而又增进了自己，那不是一件非常难得的的事情吗？

所以我首先推荐《论语》这本书。孔子就在开篇说了，学习是一件非常快乐的事情，是可以增进自己的知识文化，又可以在学习过程中找到更多的乐趣！快乐学习也是自己可以长期坚持的一种最有效的方法。

老子《道德经》

老子，姓李名耳，字聃，一字伯阳，或曰谥伯阳，春秋时期人，生卒年不详，籍贯也多有争议。

老子的成就主要体现在《老子》一书里。《老子》，又名《道德经》或《德道经》，和《易经》《论语》被认为是对中国人影响最深远的三部思想巨著。其成书年代过去多有争论，至今仍无法确定，不过根据1993年出土的郭店楚简《老子》年代推算，成书年代至少在战国中前期。此书共计五千字左右，最初称为《老子》而无《道德经》之名。后来称《道德经》，并分成八十一章，编为上下两篇，上篇道经三十七章，下篇德经四十四章。全书的思想结构是：道是德的“体”，德是道的“用”。

《道德经》中的智慧,源于老子对世态人情的深彻洞察和深刻思索。社会动荡、人事纠纷、生命无常、点点滴滴积淀成老子关于人性修养、处世哲学、治国之道、军事哲学、养生之道等的智慧之学。本书在忠于原著的基础上,详细注解并翻译原文,有全面细致的解析,并针对每章内容分别从为人之道、从政之道、经商之道等三大方向列举了大量妙趣横生的古今中外案例,无论是从内容上还是在版式上都力求呈现全面多方位的立体化效果,使读者能够更好地体会和感悟两千多年前的哲人圣典。

孟子《孟子》

孟子（约公元前372年-公元前289年），名轲，字不详(子舆、子居等字表皆出自伪书，或后人杜撰)，战国中期鲁国邹人（今山东邹城市东南部人），距离孔子的故乡曲阜不远。

孟子是著名的思想家、政治家、教育家，孔子学说的继承者，儒家的重要代表人物。被南宋朱熹列为“四书”（另外三本为《大学》《中庸》《论语》）。战国中期孟子及其弟子万章、公孙丑等著。最早见于赵岐《孟子题辞》：“此书，孟子之所作也，故总谓之《孟子》”。

《汉书·艺文志》著录《孟子》十一篇，现存七篇十四卷。总字数三万五千余字，286章。相传另有《孟子外书》四篇，已佚（今本《孟子外书》系明姚士粦伪作）。书中记载有孟子及其弟子的政治、教育、哲学、伦理等思想观点和政治活动。古代考试主要考《四书》《五经》。

与前代思想家们的谦恭不同,孟子代表了先秦文士中的另一种风格:奔放雄健,不卑不亢,甚至气势過人。孟子发扬了春秋时期出现的“民本”思想,始终认为一个人要活得有意义,必须坚持积极主动的进取精神,为成就事业不怕吃苦,勇于献身,为实现理想锲而不舍,主张做一个人格独立、意志坚强的“大丈夫”:“得志,与民由之;不得志,独行其道。富贵不能淫,贫贱不能移,威武不能屈。”孟子不但是这么说的,也是这样做的,他直接与君主对话,不留情面,直谏不讳。《孟子》文章雄辩,充满论战性质。

总结：通过学习儒家经典的《论语》，道家的《道德经》玄妙无比，妙趣横生，《孟子》仁义道德、浩然正气的君子风度，这三部巨著，其内容博大精深，包罗万象，精短干练的典句，给我们指明方向，品味人生,修身养性，为人之道、从政之道、经商之道等多方面都有很高的实战意义，因此非常值得学习。

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