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matrix教程 學Python一定要會算法嗎?

學Python一定要會算法嗎?一開始,你不必好好學習算法。但是隨著技術的發(fā)展,仍然需要算法,否則只能做一些工作。1. 學好軟件開發(fā)離不開計算機理論基礎,比如數據結構、操作系統(tǒng)、網絡技術、算法研究等,如

學Python一定要會算法嗎?

一開始,你不必好好學習算法。但是隨著技術的發(fā)展,仍然需要算法,否則只能做一些工作。

1. 學好軟件開發(fā)離不開計算機理論基礎,比如數據結構、操作系統(tǒng)、網絡技術、算法研究等,如果你喜歡這項技術,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. 如何學習算法,首先選擇經典算法教材?;镜目梢詮臄祿Y構中學習,其中包含一些基本的算法,然后再學習特殊的算法(實際上,在數據結構領域學習算法一般就足夠了)。網上還有很多論壇、算法網站,為了吸引眼球,它們一般都很通俗易懂。大多數算法都是C語言,但是語言在算法層次上是相互聯系的,因此理解算法模型是最重要的。

4. 只要我們從技術開始,一切都是困難的。該算法在實際應用中是最快、最強的。

希望對您有所幫助

如果禁用了MATLAB,則只能使用python。

Python優(yōu)于Matlab的優(yōu)點:1。通用編程語言,除了科學計算之外,它還可以做很多其他的事情,比如web。2字符串運算比MATLAB更方便。請注意,即使是科學研究也常常是在弦上進行的。典型的結果是,許多人開始放棄Perl,轉而使用Python進行生物信息學分析,而MATLAB盡管有其生物信息學工具箱,卻毫無用處。對不起,我不知道你要從事哪個領域的科學研究。此示例可能不適用于您3。免費的。如果你不花很多錢去買盜版的MATLAB,你在發(fā)送文章時應該小心。但是Python沒有這個問題。MATLAB相對于Python的優(yōu)勢:1。矩陣運算非常方便。我沒有發(fā)現任何語言運算矩陣比MATLAB更好,Python numpy也不是。2運行程序后,可以在工作區(qū)中查看結果,以便于進一步觀察。但是Python似乎可以通過特殊的包來實現這一點。我從沒試過,但我不知道。三。在某些特定領域,matlab工具箱更可靠。畢竟,敢賣這么貴,沒有干貨是不夠的。許多Python包的源代碼非常復雜,比如numpy當然是值得信賴的,但是很難說您是否可以在Internet上下載包。

如何寫出比MATLAB更快的矩陣運算程序?

對于那些使用了多種開發(fā)語言(Java、C#、nodejs、Erlang)然后轉用Python進行機器學習的人,我想談談我的看法。

首先,Python真的很慢嗎?我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數量級。

那么為什么要使用Python呢?如果我們遍歷超過一億個數據,兩個數量級的差異是不可接受的。但是,如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數以億計的數據,Python只會循環(huán)十幾次,剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數量級無關緊要?一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數據拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數據,借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算,gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此,它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數據處理和機器學習任務。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能,代碼只有CPP或Java的三分之一或更少,不是很吸引人嗎?