大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python必备学习资料的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python必备学习资料的解答,让我们一起看看吧。
学会python可以干什么?
作为一种通用语言,Python几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的。Python主要可以用来做一下几方面:
1、Web应用开发服务器端编程,具有丰富的Web开发框架,如Django和TurboGears,快速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等;国外的Google、Dropbox等。
2、系统网络运维在运维的工作中,有大量重复性工作的地方,并需要做管理系统、监控系统、发布系统等,将工作自动化起来,提高工作效率,这样的场景Python是一门非常合适的语言。
3、科学与数字计算Python被广泛的运用于科学和数字计算中,例如生物信息学、物理、建筑、地理信息系统、图像可视化分析、生命科学等,常用numpy、SciPy、Biopython、SunPy等。
4、3D游戏开发Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架,有很多使用Python开发的游戏,如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等和一个PyWeek的比赛。
5、图形界面开发Python可编写桌面图形用户界面,还可以扩展微软的windows,常用Tk、GTK+、PyQt、win32等。
6、网络编程除了网络和互联网的支持,Python还提供了对底层网络的支持,有易于使用的Socket接口和一个异步的网络编程框架Twisted Python。
7、人工智能Python语言对于人工智能来说是最好的语言。随着人工智能的普及,Python使用也会越来越广泛
学习python编程需要安装哪些软件?
Python两个分支,一个2.x,一个3.x。新手最好学习Python 2.7,经典成熟资料多。
如果是在Windows上用,装ActivePython 2.7 (32-bit),可通过自带的包管理器(PyPM)搜索安装新模块。
如果是在Linux上用,直接装官方Python 2.7.x。 编辑器的话,PyScripter 或 PyCharm 都是不错的选择。
你好,需要安装Python平台和一个顺手的代码编辑器,Python平台2.6、2.7、3.0+的版本皆可,如果你在windows下代码编辑器可以使用PyScripter、PythonWin、自带的IDLE也行,但智能感不够强,在Linux下,可以考虑Vim,如果需要,请追问或私信留下邮箱,我将所需的工具和一些教材发给你。
用python做机器学习有哪些资料推荐?
如今确实挺多诸如数据分析、机器学习的岗位选择使用python做开发的多,那么,如果是想从事机器学习开发的话,该如何起步呢?
要想把机器学习用起来,就得先掌握python的基础,诸如import、对象等的一些概念和使用要了然于心,否则基础不扎实的话,就会面临很多琐碎的问题。对于python基础的掌握,推荐慕课网教程,个人听过感觉还不错。 当然,书籍方法的话推荐《Python编程 从入门到实践》,此书可以充当[_a***_],遇到不会的可以多翻翻。
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数学运算,像大部分机器学习的开发者都熟悉的Scikit Learn包一样,里面封装了很多算法,可以让我们事半功倍。但也相应的需要我们花时间去了解里面包的使用,在这里推荐去***看(),里面也提供了很多例子供我们参考和研习。当然,也可以购买相应的书籍,这里推荐《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》。此书涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法;探讨深度学习和常用框架TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络,以及卷积神经网络。
机器学习需要使用的算法是很多的,虽然前辈们已经为我们留下了各种包方便我们使用,但真正解决机器学习开发者级别的,还在于内功的深厚,也就是算法。 只有真正的弄懂了算法,在开发的过程中才能真正的知其然而又知其所以然。 懂得了算法,你才能知道为什么需要这样做,为什么那样做会产生那样的结果,如何更好的调参等。 如果没有算法做铺垫,很快就会迷失在调包的迷雾中,很难更近一步的往上。 在这里,推荐你去看吴恩达机器学习课程,这门课程在网易公开课上也有。 同时,也建议你去看机器学习的入门教材,也就是周志华出的《机器学习》,此书对于新手来说也算是一件宝物。在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章,大致分为3 个部分:此书介绍机器学习的基础知识;讨论了—些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习)后期还涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
到此,以上就是小编对于python必备学习资料的问题就介绍到这了,希望介绍关于python必备学习资料的3点解答对大家有用。