python易于上手，你都用python做什么？對(duì)于非程序員：1。輔助工作，如處理excel、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、批量處理一些常規(guī)的文件操作等。信息獲取，如去網(wǎng)站批量獲取數(shù)據(jù)，去系統(tǒng)批量獲取查詢結(jié)果。3.

python易于上手，你都用python做什么？

對(duì)于非程序員：1。輔助工作，如處理excel、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、批量處理一些常規(guī)的文件操作等。信息獲取，如去網(wǎng)站批量獲取數(shù)據(jù)，去系統(tǒng)批量獲取查詢結(jié)果。

3. 數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析，可視化顯示等

程序員：

1。做網(wǎng)站和系統(tǒng)，如豆瓣

2. 數(shù)據(jù)挖掘，輿情分析等

Python能否進(jìn)行大規(guī)模數(shù)值計(jì)算？

覺得當(dāng)你問這個(gè)問題時(shí)，你可能主要懷疑Python的性能？實(shí)際上，很多優(yōu)秀的Python模塊都是用C語言編寫的，比如numpy，這是一種常用的Python語言，數(shù)值計(jì)算庫是用C語言實(shí)現(xiàn)的，而且計(jì)算機(jī)的配置也不像十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作為人工智能產(chǎn)品開發(fā)中最流行的編程語言，人工智能相關(guān)產(chǎn)品的開發(fā)自然離不開大數(shù)據(jù)的支持，因此Python能否進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)值計(jì)算，毋庸置疑。

python自學(xué)的好找工作嗎？

如果你不經(jīng)過任何孝道老師的教導(dǎo)。真正自學(xué)，思考人的本性，他可以考上任何一個(gè)學(xué)生，那是一個(gè)偉大的人才。他是個(gè)思想家。他是一個(gè)能思考并成功的人。這是一句老話。他天生有才華。但也有一些可以。自學(xué)怎么可能不管用，但它是真正的自學(xué)。夠了。我說得對(duì)嗎？請(qǐng)?jiān)u論一下。非常感謝。我已經(jīng)使用Python 7年多了，現(xiàn)在我正在從事視頻對(duì)象識(shí)別算法的開發(fā)，使用tensorflow，它也是基于Python語言的。Python是一種解決所有問題的語言，值得擁有

！我從2012年開始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)闆]有指導(dǎo)，我走了很多彎路，浪費(fèi)了很多時(shí)間和精力。一開始，我讀了《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐》一書。雖然我不懂，但我還是把書中所有的例子都跑了一遍，漸漸發(fā)現(xiàn)自己不懂算法也能達(dá)到預(yù)期的效果。然后，我會(huì)直接開發(fā)我想要的程序。當(dāng)我遇到需要機(jī)器學(xué)習(xí)的部分時(shí)，我會(huì)直接復(fù)制它。一周后，演示會(huì)出來。在這個(gè)時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)你已經(jīng)開始了。剩下的就是理解每種算法的范圍和局限性。

不要掉進(jìn)無休止的書堆里，練習(xí)和做項(xiàng)目

！呃，地鐵到了。我要去工作了。我還沒做完呢。有機(jī)會(huì)我會(huì)繼續(xù)討論的

首先，數(shù)據(jù)分析還是有一定難度的，但是只要通過系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程，大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識(shí)。

數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語言，而是算法設(shè)計(jì)。無論是統(tǒng)計(jì)分析還是機(jī)器學(xué)習(xí)分析，算法設(shè)計(jì)都是數(shù)據(jù)分析的核心。因此，數(shù)據(jù)分析必須有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等。當(dāng)然，如果通過工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，即使數(shù)學(xué)比較薄弱，也可以完成一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。例如，Bi工具可以完成大量的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

使用Python語言實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的常用解決方案。利用Python實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用等多個(gè)步驟。通常需要掌握一些常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括KNN、決策樹、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯等，用Python來完成這些算法比較方便，因?yàn)镻ython的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫都會(huì)提供強(qiáng)大的支持。讓我們以Matplotlib中的一個(gè)簡(jiǎn)單示例為例：

因?yàn)镻ython語言的語法相對(duì)簡(jiǎn)單，所以學(xué)習(xí)Python的過程相對(duì)容易。難點(diǎn)在于算法的學(xué)習(xí)。如何在不同的場(chǎng)景下選擇不同的算法是關(guān)鍵問題。此外，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析通常需要對(duì)行業(yè)知識(shí)有一定的了解。不同行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析維度的要求不同，這些知識(shí)需要在工作中積累。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的背景下，行業(yè)知識(shí)顯得尤為重要。