集成學習與python的簡單介紹

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什麼是python語言的及其應用領域

Python是一門簡單、易學並且很有前途的編程語言,很多人都對Python感興趣,但是當學完Python基礎用法之後,又會產生迷茫,尤其是自學的人員,不知道接下來的Python學習方向,以及學完之後能幹些什麼?以下是Python十大應用領域!

1. WEB開發

Python擁有很多免費數據函數庫、免費web網頁模板系統、以及與web服務器進行交互的庫,可以實現web開發,搭建web框架,目前比較有名氣的Python web框架為Django。從事該領域應從數據、組件、安全等多領域進行學習,從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。

2. 網絡編程

網絡編程是Python學習的另一方向,網絡編程在生活和開發中無處不在,哪裡有通訊就有網絡,它可以稱為是一切開發的“基石”。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然,所以網絡部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。

3. 爬蟲開發

在爬蟲領域,Python幾乎是霸主地位,將網絡一切數據作為資源,通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能異步IO、分布式爬蟲等,並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析,從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。

4. 雲計算開發

Python是從事雲計算工作需要掌握的一門編程語言,目前很火的雲計算框架OpenStack就是由Python開發的,如果想要深入學習並進行二次開發,就需要具備Python的技能。

5. 人工智能

MASA和Google早期大量使用Python,為Python積累了豐富的科學運算庫,當AI時代來臨後,Python從眾多編程語言中脫穎而出,各種人工智能算法都基於Python編寫,尤其PyTorch之後,Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。

6. 自動化運維

Python是一門綜合性的語言,能滿足絕大部分自動化運維需求,前端和後端都可以做,從事該領域,應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等層面進行學習。

7. 金融分析

金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習,學習內容囊括Numpy\Pandas\Scipy數據分析模塊等,以及常見金融分析策略如“雙均線”、“周規則交易”、“羊駝策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。

8. 科學運算

Python是一門很適合做科學計算的編程語言,97年開始,NASA就大量使用Python進行各種複雜的科學運算,隨着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等眾多程序庫的開發,使得Python越來越適合做科學計算、繪製高質量的2D和3D圖像。

9. 遊戲開發

在網絡遊戲開發中,Python也有很多應用,相比於Lua or C++,Python比Lua有更高階的抽象能力,可以用更少的代碼描述遊戲業務邏輯,Python非常適合編寫1萬行以上的項目,而且能夠很好的把網遊項目的規模控制在10萬行代碼以內。

10. 桌面軟件

Python在圖形界面開發上很強大,可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟件!

python 集成開發環境哪個好

推薦10個好用的Python集成開發環境:

1. Pydev+Eclipse–最好的免費python IDE

Pydev的是Python IDE中使用最普遍的,原因很簡單,它是免費的,同時還提供很多強大的功能來支持高效的Python編程。Pydev是一個運行在eclipse上的開源插件,它把python帶進了eclipse的王國,如果你本來就是是一個eclipse的用戶那麼Pydev將給你家裡一樣的感覺。

Pydev能高居榜首,得益於這些關鍵功能,包括Django集成、自動代碼補全、多語言支持、集成的Python調試、代碼分析、代碼模板、智能縮進、括號匹配、錯誤標記、源代碼控制集成、代碼摺疊、UML編輯和查看和單元測試整合等。

2. PyCharm–最好的商業python IDE

PyCharm是專業的python集成開發環境,有兩個版本。一個是免費的社區版本,另一個是面向企業開發者的更先進的專業版本。

大部分的功能在免費版本中都是可用的,包括智能代碼補全、直觀的項目導航、錯誤檢查和修復、遵循PEP8規範的代碼質量檢查、智能重構,圖形化的調試器和運行器。它還能與IPython

notebook進行集成,並支持Anaconda及其他的科學計算包,比如matplotlib和NumPy。

PyCharm專業版本支持更多高級的功能,比如遠程開發功能、數據庫支持以及對web開發框架的支持等。

3.VIM

VIM是一個很先進的文本編輯器,在python開發者社區中很受歡迎。它是一個開源軟件並遵循GPL協議,所以你可以免費的使用它。

雖然VIM是最好的文本編輯器,但是它提供的功能不亞於此,經過正確的配置後它可以成為一個全功能的Python開發環境。此外VIM還是一個輕量級的、模塊化、快速響應的工具,非常適合那些很牛的程序員—編程從不用鼠標的人。

4. Wing IDE

Wing IDE是另外一個商業的、面向專業開發人員的python集成開發環境,可以運行在windows、OS X和Linux系統上,支持最新版本的python,包括stackless Python。Wing

IDE分三個版本:免費的基礎版,個人版以及更強大的專業版。

調試功能是Wing IDE的一大亮點,包括多線程調試,線程代碼調試,自動子進程調試,斷點,單步代碼調試,代碼數據檢查等功能,此外還提供了在樹莓派上進行遠程調試的功能。

5.Spyder Python

Spyder Python是一個開源的python集成開發環境,非常適合用來進行科學計算方面的python開發。是一個輕量級的軟件,是用python開發的,遵循MIT協議,可免費使用。

Spyder python的基本功能包括多語言編輯器、交互式控制台、文件查看、variable explorer、文件查找、文件管理等。Spyder IDE也可以運行於windows、Mac或者Linux系統之上。

6.Komodo IDE

Komodo是Activestate公司開發的一個跨平台的集成開發環境,支持多種語言包括python。它是商用產品,但是提供了開源的免費版本叫Komodo Edit,能夠安裝在Mac、Windows和Linux系統上。

和大多數的專業python IDE一樣,Komodo也提供了代碼重構,自動補全,調用提示,括號匹配,代碼瀏覽器,代碼跳轉,圖形化調試,多進程調試,多線程調試,斷點,代碼分析,集成測試單元等功能,並且集成其他的第三方庫,比如pyWin32。

7.PTVS-Best Python IDE for Windows

PTVS集成在Visual Studio中,就像Pydev可以集成在eclipse中一樣。PTVS將Visual

Studio變成了一個強大的、功能豐富的python集成開發環境,並且它是開源的,完全的免費。PTVS發佈於2015年,由社區和微軟自己在維護。

8.Eric Python

Eric是一個開源python代碼編輯器和集成開發環境,提供很多高效編程需要的功能。它是純python編寫的,基於Qt GUI並集成強大的Scintilla編輯器功能。

Eric由Detlev Offenbach創建,遵循GPL協議,免費使用。經過多年的開發完善Eric已經成為一個常用的、功能豐富的集成開發環境。它提供一個可靠的插件管理系統,可以通過插件來擴展功能。Eric提供所有的基礎功能,比如調用提示、代碼摺疊、代碼高亮、類瀏覽器、代碼覆蓋及分析等等。

9.Sublime Text3

Sublime Text3是目前為止功能最強大的跨平台的、輕量級的代碼編輯器。通過添加插件Sublime Text3可以成一個全功能的python IDE。

10.Emacs-Python Editor cum IDE

Emacs有屬於它自己的生態系統,它是一個可擴展的並能高度定製的GNU文本編輯器。它可以配置為一個全功能的免費的python集成開發環境。

Emacs在python開發中很受歡迎,他通過python-mode提供開箱即用的python。Emacs可以通過額外的擴展包來增加更多的高級功能。

在線等,《python大戰機器學習》pdf

數據科學家是當下炙手可熱的職業,機器學習則是他們的必備技能。機器學習在大數據分析中居於核心地位,在互聯網、金融保險、製造業、零售業、醫療等產業領域發揮了越來越大的作用且日益受到關注。

Python 是最好最熱門的編程語言之一,以簡單易學、應用廣泛、類庫強大而著稱,是實現機器學習算法的首選語言。

《Python大戰機器學習:數據科學家的第一個小目標》以快速上手、四分理論六分實踐為出發點,講述機器學習的算法和Python 編程實踐,採用“原理筆記精華+ 算法Python 實現+ 問題實例+ 代碼實戰+ 運行調參”的形式展開,理論與實踐結合,算法原理與編程實戰並重。

《Python大戰機器學習:數據科學家的第一個小目標》從內容上分為13 章分4 篇展開:第一篇:機器學習基礎篇(第1~6 章),講述機器學習的基礎算法,包括線性模型、決策樹、貝葉斯分類、k 近鄰法、數據降維、聚類和EM算法;第二篇:機器學習高級篇(第7~10 章),講述經典而常用的高級機器學習算法,包括支持向量機、人工神經網絡、半監督學習和集成學習;第三篇:機器學習工程篇(第11~12章),講述機器學習工程中的實際技術,包括數據預處理,模型評估、選擇與驗證等;第四篇:Kaggle 實戰篇(第13 章),講述一個Kaggle 競賽題目的實戰。

《Python大戰機器學習:數據科學家的第一個小目標》內容豐富、深入淺出,算法與代碼雙管齊下,無論你是新手還是有經驗的讀者,都能快速學到你想要的知識。本書可供為高等院校計算機、金融、信息、自動化及相關理工科專業的本科生或研究生使用,也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。[1]

python集成開發環境都有哪些?

用起來感覺還不錯的是下邊仨。

1、eclipse,這是一個相當不錯的集成開發環境,加上pydev插件就可以使用。

2、pycharm,這也是一個不錯的python繼承開發環境。誰用誰知道。

3、python子代的IDLE,還是有一定的可用性的。

下邊的這個不算繼承開發環境,但可以起到輔助記憶命令的作用—-ipython。

原創文章,作者:簡單一點,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/127741.html

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