python一般用來(lái)做什么？感謝您的邀請(qǐng)：作為一種非常流行的語(yǔ)言，python有著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。事實(shí)上，許多開(kāi)發(fā)語(yǔ)言可以用于不同的領(lǐng)域。Python不是為特定目的而產(chǎn)生的。但是，它是一種通用的腳本語(yǔ)

python一般用來(lái)做什么？

感謝您的邀請(qǐng)：作為一種非常流行的語(yǔ)言，python有著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。事實(shí)上，許多開(kāi)發(fā)語(yǔ)言可以用于不同的領(lǐng)域。Python不是為特定目的而產(chǎn)生的。但是，它是一種通用的腳本語(yǔ)言，也稱(chēng)為glue語(yǔ)言。Glue意味著Python可以在C語(yǔ)言接口的幫助下驅(qū)動(dòng)幾乎所有已知的軟件和模塊。只要我們使用它，你通常可以找到一個(gè)開(kāi)源庫(kù)。安裝后，您可以驅(qū)動(dòng)它。無(wú)論是數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)、圖形、游戲、科學(xué)計(jì)算、GUI、OA、自動(dòng)控制，甚至宇航員都在使用它。

現(xiàn)在我們來(lái)談?wù)凱ython，它可以用來(lái)做：

1。系統(tǒng)編程2。圖形處理3。數(shù)學(xué)處理4。文本處理5。數(shù)據(jù)庫(kù)編程6。網(wǎng)絡(luò)編程7。網(wǎng)絡(luò)編程8。多媒體應(yīng)用9。Pymo發(fā)動(dòng)機(jī)10。黑客編程11。用Python12編寫(xiě)的簡(jiǎn)單爬蟲(chóng)：人工智能

看到這么多應(yīng)用場(chǎng)景非常強(qiáng)大，但Python通常不會(huì)作為工程語(yǔ)言出現(xiàn)。也就是說(shuō)，常規(guī)軟件生產(chǎn)不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于為什么，這是軟件工程的需要。Python沒(méi)有完整的語(yǔ)法檢查。

但它現(xiàn)在不影響Python的狀態(tài)。很多人加入Python的大軍是因?yàn)镻ython很容易入門(mén)，而且學(xué)習(xí)成本相對(duì)較低。它有一個(gè)豐富的支持庫(kù)，可以直接調(diào)用，以高效地完成不同需要的工作。

你知道，谷歌最早的搜索引擎是由python編寫(xiě)的。

希望我的回答能對(duì)你有所幫助。我在學(xué)巨蟒和年齡無(wú)關(guān)。去年，我33歲的時(shí)候在openstack上學(xué)習(xí)Python。在我的職業(yè)生涯中，我學(xué)過(guò)幾種語(yǔ)言，包括C、C、PHP和python。

就學(xué)習(xí)內(nèi)容而言，我認(rèn)為學(xué)習(xí)一門(mén)語(yǔ)言主要包括兩個(gè)方面：

1）語(yǔ)言本身的語(yǔ)法，其實(shí)內(nèi)容很少

2）與語(yǔ)言相關(guān)的系統(tǒng)庫(kù)和第三方庫(kù)，內(nèi)容多，難度大

另外，我的經(jīng)驗(yàn)是如何學(xué)好一門(mén)語(yǔ)言的實(shí)踐，實(shí)踐包括兩個(gè)方面：

1）閱讀更多的代碼，你可以看到更好的開(kāi)源項(xiàng)目，如openstack或Django等。

2）編寫(xiě)更多的代碼。如果你的工作中有項(xiàng)目，如果沒(méi)有，你可以寫(xiě)一些小項(xiàng)目。例如，開(kāi)發(fā)一個(gè)python版本的redis。

29歲想學(xué)python，有哪些建議？

樸素貝葉斯分類(lèi)器是一種基于貝葉斯獨(dú)立假設(shè)定理的簡(jiǎn)單概率分類(lèi)器。

Naive的直譯意思是簡(jiǎn)單、簡(jiǎn)單和天真。

樸素貝葉斯分類(lèi)是最常用的兩種分類(lèi)算法（決策樹(shù)分類(lèi)和樸素貝葉斯分類(lèi)）。分類(lèi)是將一個(gè)未知樣本分成幾個(gè)已知類(lèi)的過(guò)程。

樸素貝葉斯分類(lèi)基于貝葉斯概率的思想，假設(shè)屬性相互獨(dú)立，如a和B，則p（B | a）表示a發(fā)生時(shí)B的概率。

有關(guān)詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱劉偉鵬大牛撰寫(xiě)的《數(shù)學(xué)之美：平凡而神奇的貝葉斯方法》

為什么樸素貝葉斯稱(chēng)為“樸素”?請(qǐng)簡(jiǎn)述樸素貝葉斯分類(lèi)的主要思想？

如果是基礎(chǔ)的，我想可以找一個(gè)在線(xiàn)網(wǎng)站學(xué)習(xí)如何入門(mén)。如果你想系統(tǒng)地學(xué)習(xí)，我建議從不同的方向?qū)W習(xí)會(huì)更有效率。例如下面三個(gè)，分別為安全域、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)等。如果是游戲指導(dǎo)或機(jī)器學(xué)習(xí)，找另一個(gè)。。

從哪本書(shū)開(kāi)始學(xué)習(xí)Python比較好？

文本分類(lèi)算法主要包括樸素貝葉斯分類(lèi)算法、支持向量機(jī)分類(lèi)算法、KNN算法和決策樹(shù)算法。

樸素貝葉斯分類(lèi)算法主要利用文本中特征項(xiàng)和詞的類(lèi)別的組合概率來(lái)估計(jì)文本屬于哪個(gè)類(lèi)別的概率。

支持向量機(jī)（SVM）主要利用特征提取技術(shù)將文本信息轉(zhuǎn)化為詞向量，然后計(jì)算詞向量與訓(xùn)練類(lèi)數(shù)據(jù)的相似度。

KNN算法是在訓(xùn)練集中找到最近的K個(gè)文本，并根據(jù)這些文本的分類(lèi)來(lái)預(yù)測(cè)要分類(lèi)的文本屬于哪個(gè)類(lèi)別。

決策樹(shù)算法是在樹(shù)的基礎(chǔ)上建立預(yù)測(cè)模型，根據(jù)預(yù)測(cè)模型對(duì)文本進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)。