Python語言為什么近幾年越來越火？近年來，Python的發(fā)展主要是由機器學(xué)習(xí)的發(fā)展推動的。Python是一種非常先進和簡潔的編程語言。它可以直接面向數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)學(xué)計算編程。而與機器學(xué)習(xí)相關(guān)的第三方

Python語言為什么近幾年越來越火？

近年來，Python的發(fā)展主要是由機器學(xué)習(xí)的發(fā)展推動的。Python是一種非常先進和簡潔的編程語言。它可以直接面向數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)學(xué)計算編程。而與機器學(xué)習(xí)相關(guān)的第三方庫尤為完備。這個社區(qū)非常成熟。

另一個原因是Python非常簡單易用，適合系統(tǒng)維護。它比貝殼更有表現(xiàn)力。

Python能否進行大規(guī)模數(shù)值計算？

當您問這個問題時，您可能主要懷疑Python的性能。事實上，Python的許多更好的模塊都是用C語言編寫的，例如，numpy是一個常用的Python數(shù)值計算庫，它是用C語言實現(xiàn)的，而且計算機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能否進行大規(guī)模的數(shù)值計算，毋庸置疑。

學(xué)Python一定要會算法嗎？

開始時，您不必很好地學(xué)習(xí)算法。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學(xué)好軟件開發(fā)離不開計算機理論基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項技術(shù)，那就不是問題。先開始，你可以彌補。

2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學(xué)習(xí)算法，首先選擇經(jīng)典算法教材?；镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)，其中包含一些基本的算法，然后再學(xué)習(xí)特殊的算法（實際上，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習(xí)算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語言，但是語言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬事開頭難。只要你開始，剩下的就是慢慢操作這項技術(shù)。該算法在實際應(yīng)用中是最快、最強的。

我希望我能幫助你

謝謝你的邀請。密碼是不記得的。你可以多練習(xí)。建議通過做小項目來學(xué)習(xí)。你可以注意我的標題“尤凡提”。課堂上錄了很多相關(guān)的視頻，包括Python/機器學(xué)習(xí)入門/深度學(xué)習(xí)入門/pyspark大數(shù)據(jù)開發(fā)/人臉識別項目等，項目實戰(zhàn)開始根據(jù)我的視頻一步步做項目。慢慢地，你會感覺到，你不會再問這樣的問題了。如果硬件條件好，可以選擇人工智能作為未來的發(fā)展方向。人工智能的發(fā)展一般是從python開始的，但是對數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)，特別是概率論和統(tǒng)計學(xué)有一定的要求。

人工智能學(xué)習(xí)的總體路線圖：1。數(shù)據(jù)科學(xué)中的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)

你可能沒有太多的時間去系統(tǒng)地學(xué)習(xí)。掌握數(shù)據(jù)分析和挖掘所需的統(tǒng)計基礎(chǔ)，以后慢慢補課。當然，你的專業(yè)是統(tǒng)計學(xué)，所以沒什么大問題。

2. Python核心編程

這本市面上的Python書和視頻幾乎一樣。我建議你看我的視頻，快速開始一個小項目。

3. Python

數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘

掌握numpy、pandas、Matplotlib等與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的庫，如果數(shù)據(jù)分析是發(fā)展方向，則關(guān)注pandas/Matplotlib，而關(guān)注numpy則是AI方向。

4. 機器學(xué)習(xí)

重點掌握sklearn機器學(xué)習(xí)庫，熟悉各種機器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點和應(yīng)用場合。

5. 深入學(xué)習(xí)

關(guān)注CNN/RNN和常見變體，tensorflow2/keras/pytorch框架。

6. 計算機視覺/自然語言處理/語音技術(shù)

計算機視覺相對成熟，而NLP是近年來學(xué)術(shù)界爆發(fā)的主要方向。

希望對您有所幫助！