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編寫的簡(jiǎn)單爬蟲：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，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編寫的。

希望我的回答能對(duì)你有所幫助。我是bang bang我已經(jīng)使用Python超過(guò)7年了，現(xiàn)在我正在從事視頻對(duì)象識(shí)別算法的開(kāi)發(fā)，使用tensorflow，它也是基于Python語(yǔ)言的。Python是一種解決所有問(wèn)題的語(yǔ)言，值得擁有

！我從2012年開(kāi)始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)闆](méi)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(kāi)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(kāi)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(lái)。在這個(gè)時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)你已經(jīng)開(kāi)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(wú)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(méi)做完呢。有機(jī)會(huì)我會(huì)繼續(xù)討論

大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的很多組件都是用Java語(yǔ)言編寫的，還有一些是用Scala編寫的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。這些東西更傾向于數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)處理和計(jì)算。Python語(yǔ)言，包括pandas、numpy、SciPy等數(shù)據(jù)分析擴(kuò)展包，通過(guò)學(xué)習(xí)使用這些包，可以充分掌握數(shù)據(jù)分析的能力。因此，要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，建議學(xué)習(xí)Python而不是大數(shù)據(jù)。

要如何開(kāi)始從零掌握Python機(jī)器學(xué)習(xí)？

如果你不經(jīng)過(guò)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(shuō)得對(duì)嗎？請(qǐng)?jiān)u論一下。非常感謝。首先，數(shù)據(jù)分析還是有難度的，但只要通過(guò)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過(guò)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(yǔ)言，而是算法設(shè)計(jì)。無(wú)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(guò)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(yǔ)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(guò)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(shù)、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯等，用Python來(lái)完成這些算法比較方便，因?yàn)镻ython的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫(kù)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(yǔ)言的語(yǔ)法相對(duì)簡(jiǎn)單，所以學(xué)習(xí)Python的過(guò)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(wèn)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。

想做數(shù)據(jù)分析是學(xué)python還是學(xué)大數(shù)據(jù)？

學(xué)習(xí)Python與年齡無(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，你可以寫一些小項(xiàng)目。例如，開(kāi)發(fā)一個(gè)python版本的redis。