Python的发展前景及干货!!

 

现在,Python已经成为一种再主流不过的编程语言了。它天生丽质,易于读写,很是实用,从而赢得普遍的群众基础,被誉为“宇宙最好的编程语言”,被无数程序员热烈追捧。随着时代的发展愈来愈快,市场需求愈来愈大,Python的应用也愈来愈普遍,不论你是刚开始学习Python的小白仍是已经接触了Python,我都但愿这篇文章能对大家有所帮助。程序员

 

 

 

Python的魅力之处算法

根据PYPL 发布的7月编程语言指数榜,Python 在今年5月以 22.8% 的份额,首次超越 Java 拿下榜首位置后。


时隔2个月月份,7月Python保持持续上涨趋势,本月再次上涨5.5%,以23.59%的份额甩开 Java ,排名第一,正逐渐与 Java 拉开差距。编程

 

     PS:趋势是与去年7月对比数组

 

 

 

ranked.com 的排名中,Python 是 2017-2018 年最受欢迎人工智能编程语言(第二是 C++,R 并未上榜)。网络

 

根据 Stack Overflow 流量统计,2017 年 6 月,Python 第一次成为高收入国家 Stack Overflow 访问量最大的标签,照此发展,到了 2019 年,Python 确定会成为最受欢迎的标签。架构

 

GitHub 年度报告中,Python 超越 Java 成第二受欢迎语言。全部这些“刷榜”,都离不开最近人工智能尤为是机器学习的火热。Python 被誉为最好人工智能的语言,由于:框架

在数据科学和 AI 中占据主导地位;机器学习

拥有优质的文档和丰富的库,对于科学用途的普遍编程任务都颇有用;编程语言

设计很是好,快速,坚固,可移植,可扩展;函数

开源,并且拥有一个健康、活跃、支持度高的社区。

 

Python是一门新手友好、功能强大、高效灵活的编程语言,学会以后不管是想进入数据分析、人工智能、网站开发这些领域,仍是但愿掌握第一门编程语言,均可以用Python来开启将来无限可能!

 

 

 

值得知道的Python程序库

 

Scikit-learn

你刚开始学机器学习吗?若是你须要一个涵盖了特征工程,模型训练和模型测试全部功能的程序库,scikit-learn是你的最佳选择!这个优秀的免费软件提供了机器学习和数据挖掘所须要的全部工具。它是目前Python机器学习的标准库。要使用任何成熟的机器学习算法都推荐使用这个库。

这个程序库支持分类和回归,实现了基本全部的经典算法(支持向量机,随机森林,朴素贝叶斯等等)。程序库的设计让迁移算法十分容易,使用不一样的算法作实验很是轻松。这些经典算法可用性很强,能用于大量不一样的状况。

但这并非Scikit-learn的所有功能,它一样能够用来作降维,聚类等等任何你所能想到的。因为它构建在Numpy和Scipy之上(全部的数值计算都是由C语言来完成的),它的运行速度也超快。

这些例子能够告诉你这个库的功能,若是你想学习如何使用它,能够阅读教程。

NLTK

NLTK不算是一个机器学习的程序库,但它是作天然语言处理(NLP)必须的一个库。除了用于文字处理的功能,例如聚类,分词,词干提取,标记,解析等,它还包含了大量的数据集和其余关于词法的资源(可用于模型训练)。

把全部这些打包在一块儿的好处就不用再多说了。若是你对NLP感兴趣,能够看看这些教程!

Theano

Theano被普遍应用于工业界和学术界,它是全部深度学习架构的鼻祖。Theano是用Python,结合Numpy实现的。你能够用它来构建用多维数组实现神经网络。Theano会处理全部数学计算,你不须要知道底层的数学公式实现。

早在支持使用GPU进行计算不像今天这样普及的时候,Theano就已经提供了对GPU计算的支持。这个程序库目前已经很是成熟,可以支持不少不一样类型的操做。这使得Theano能够在和其余库比较的时候胜出。

目前关于Theano最大的问题是API不是很好用,对于新手来讲上手困难。不过市面上已经有了解决这个问题的封装包,好比Keras, Blocks 和 Lasagne,均可以简化Theano的使用。

TensorFlow

谷歌大脑团队为了内部使用创造了TensorFlow,2015年将其开源化。设计初衷是取代他们已有的封闭机器学习框架DistBelief,听说该构架太过于依赖Google的总体构架,也不够灵活,在分享代码的时候很是不方便。

因而就有了TensorFlow。谷歌从之前的错误中吸收了教训。许多人认为TensorFlow是Theano的改进版,它提供了更灵活和好用的API。能够用于科研和工业界,同时支持使用大量的GPU进行模型训练。TensorFlow支持的操做没有Theano多,可是它的计算可视化比Theano好。

TensorFlow目前很是流行。若是今天这篇文章里面提到的名字你只据说了一个,那颇有多是这个。天天都有新的提到TensorFlow的博文或学术文章发表。这个流行度提供了大量的用户和教程,新人很容易上手。

Keras

Keras是一个提供更高层神经网络API的库,它能够基于Theano或者TensorFlow。它拥有这两个库强大的功能却又同时大大地简化了使用难度。它将用户的体验放在首要地位,提供简单的API和颇有用的错误信息。

同时Keras的设计基于模块,这就使得你能自由组合不一样的模型(神经层,成本函数等等),并且模型的可扩展性很好,由于你只须要简单的将新模块跟已有的连起来便可。

有人以为Keras太好用了,简直就是在做弊。若是你开始用深度学习,能够看看例子 和 文档,对于你能够用它作什么有个数。若是你要学习使用它,能够从 这个教程开始。

两个相似的库有Lasagne 和 Blocks, 但它们只支持Theano。若是你试过了Keras可是你不喜欢它你能够试试这些其余的库,也许它们更适合你。

PyTorch

还有一个有名的深度学习架构是Torch,它是用Lua实现的。Facebook用Python实现了Torch,叫作PyTorch,并将它开源了。用这个库你可使用Torch使用的低层的库,可是你可使用Python而不是Lua。

PyTorch对查错的支持很好,这是由于Theano和TensorFlow使用符号计算而PyTorch则不是。使用符号计算就代表在一行代码被解释的时候,一个操做(x+y)并不会被执行,在那以前,它必须先被编译(解释成CUDA或者C语言)。这就让用Theano和TensorFlow的时候很难查错,由于很难把报错跟当前的代码联系起来。这样作有它的好处,不过查错简单不在其中

若是你想开始学PyTorch,官方文档适合初学者也会包含有难度的内容

好啦!关于Python的简介就到这里啦!接下里就是送福利时间咯!如今就给你们分享个人Python学习整理资料,记住,不要惧怕困难,学习使我快乐!

 

 

 

还有不少我就不一一截图了,须要这些资料的关注转发。私信找我就能够获取到,固然也欢迎和我交流。你们一块儿学习共同成长。

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