python入門教程(非常詳細) Python是不是真的很簡單?值得培訓(xùn)么?
Python是不是真的很簡單?值得培訓(xùn)么?語言只是一種工具。Python有很多第三方模塊,所以很多人認為它很簡單,因為它只是一種玩的方式。但不要偏離核心。語言只是一種工具。最后,你需要的是你的個人思維
Python是不是真的很簡單?值得培訓(xùn)么?
語言只是一種工具。Python有很多第三方模塊,所以很多人認為它很簡單,因為它只是一種玩的方式。但不要偏離核心。語言只是一種工具。最后,你需要的是你的個人思維和邏輯能力,這也是硬實力
MATLAB在逐漸被Python淘汰嗎?
MATLAB和python不在同一級別。MATLAB是面向算法本身和仿真本身的產(chǎn)品。如果不是運行效率,那就要看是誰寫的程序了。matlab收費的原因在于運行時的更新。比如及時5g更新NR庫,如果你用Python寫這個東西,不是不可能寫的,只是時間、完整性、運行效率,這些都很難保證。畢竟,MATLAB的背后是一支強大的科學家團隊來負責算法,一支強大的工程師團隊來完成實現(xiàn),最后給大家一個簡單易用的函數(shù)它可以通過使用的方法來實現(xiàn)。每個人都做他們擅長的事。
為什么很多人喜歡Python?
Python是2018年最熱門的編程語言。就像熱點一樣,從事或想進入互聯(lián)網(wǎng)的人自然會注意到python,這也得益于一些媒體和一些培訓(xùn)機構(gòu)。當然,實際上主要受Python語言特性的影響。讓我們從幾個方面來談?wù)劄槭裁春芏嗳讼矚gPython。
首先,Python很容易學習。作為一種開源語言,它有豐富的學習資料,而且語言簡單。你可以在很短的時間內(nèi)掌握它的基本語法,你可以在兩三天內(nèi)精通編程。開始時我只有一點C語言基礎(chǔ)。我花了4天時間學習相同的基礎(chǔ)知識,然后我可以在網(wǎng)上找到各種演示。其次,Python也符合這個時代。現(xiàn)在,人們一般都很忙,時間也很貴。大多數(shù)人不想在編程語言上花費太多時間。此外,互聯(lián)網(wǎng)變化如此之快。當你真正學完那門語言時,它可能已經(jīng)過時了。這是很多人擔心的,所以Python會受到很多人的青睞。
第二,python可以做很多事情,比如爬蟲、網(wǎng)頁開發(fā)、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運維、3D游戲開發(fā)、科學數(shù)字計算、人工智能等,特別是在大數(shù)據(jù)時代,人工智能非常普及,python有一個強大的標準包和許多其他相關(guān)的工具包。很多工作不需要重新組裝車輪,因此使用起來非常方便。簡而言之,使用Python進行開發(fā)變得更加簡單和高效。此外,Python對初學者也非常友好。作為一種腳本語言,它除了簡單易學之外,還可以做很多事情,比如制作一個簡單的爬蟲,畫一些有趣的動畫,這也會給初學者很大的動力。
第三,在Python相關(guān)崗位工作的薪水也非??捎^。雖然Python在性能上沒有太大的優(yōu)勢,可以說Python是一種速度非常慢的語言,但是近年來,隨著硬件的不斷完善,這個缺點已經(jīng)被容忍了。因此越來越多的企業(yè)選擇Python進行開發(fā),Python的就業(yè)市場也得到了很好的發(fā)展。
最后,雖然有很多人喜歡Python,也有很多人學習Python,但真正能從事Python相關(guān)工作的人卻很少。與Python相關(guān)的主要崗位要求比較高,比如數(shù)據(jù)科學、人工智能等崗位,一般都比普通的開發(fā)崗位難度大。因此,Python中的主要位置很少,但也有一些。
機器學習和計算機視覺作為人工智能的重要組成部分,是近年來研究生們研究的熱點。機器學習和計算機視覺需要處理各種算法,所以我們經(jīng)常需要使用一些方便的工具來輔助研究,比如MATLAB就是一個常用的工具。
與Python相比,Matlab更像一個工具。雖然我經(jīng)常說編程語言是一種工具,但python可以做除科學計算之外的其他事情,比如web開發(fā)。因此,Python是一種編程語言,而MATLAB更接近于一種工具。目前,matlab還支持語言輸出。
因為我是作為一個程序員出生的,所以在早期我并不費心使用MATLAB。直到我們的一位同事在我面前展示了MATLAB的強大功能,我才對MATLAB更感興趣,并用了一段時間。使用MATLAB有很強的方便性。以前需要很多代碼的地方,只需要簡單的配置,這樣matlab就可以節(jié)省很多時間。如果你在做研究,你不需要實現(xiàn)這個項目,所以使用MATLAB絕對是一個不錯的選擇,你不必在編碼上投入太多精力。
后來,我開始做機器學習,因為我的很多研究內(nèi)容是要實現(xiàn)的(基于實際應(yīng)用),所以我直接用python。在使用python之前,我使用了java(其中有更多的故事)。如果您需要在實踐中使用該算法,那么必須正確地使用python。MATLAB擅長分析和建模。
Python機器學習需要使用numpy、Matplotlib和SciPy,使用起來并不復(fù)雜。學習Python也相對簡單易用。
建議在研究生階段學習Python,但這取決于導(dǎo)師的具體安排和指導(dǎo)。雖然他們都做機器學習,但我的研究更傾向于機器學習應(yīng)用,所以我推薦python。
機器學習和計算機視覺方向的CS碩士研究生,應(yīng)該往python還是MATLAB發(fā)展?
C/C是一種相對低級的語言,它可以非常精細地控制CPU/內(nèi)存和其他計算機資源,尤其是硬件。在算法運算最精細的時候使用它們是很自然的。
但它們的優(yōu)點也是缺點。精細的操作自然需要精細的編程,精細的編程自然需要復(fù)雜的語言設(shè)置,比如什么是指針,什么是指針函數(shù),什么是函數(shù)指針當你理解了這些概念,你可能就沒有編寫代碼的沖動了。更重要的是,如果你想編寫高性能的代碼,你必須精通這些概念
Python的一個非常重要的特性就是所謂的“粘合語言”,也就是說它可以將用不同語言編寫的代碼模塊組合起來,然后通過Python調(diào)用它們。實際上,大多數(shù)算法庫都是用C/C語言編寫的,然后提供Python接口供用戶使用。畢竟,大多數(shù)人只需要知道如何調(diào)用封裝的算法。但是如果你想實現(xiàn)你自己的算法,你必須知道C/C
例如,Python就像一個電視遙控器,C/C就像遙控器中的電路板。通常,如果你想換臺,只需按一下按鈕。但有一天你只需要一個將屏幕旋轉(zhuǎn)90度的功能,遙控器沒有這個功能,但可以通過卸下遙控板,插入幾個組件來實現(xiàn)。你是做什么的?