13161216443

您所在位置: 首頁> 首頁文章> Python的發展前景及干貨!!

Python的發展前景及干貨!!

發布百知教育 來源:首頁文章 2019-06-10

如今,Python已經成為一種再主流不過的編程語言了。它天生麗質,易于讀寫,非常實用,從而贏得廣泛的群眾基礎,被譽為“宇宙最好的編程語言”,被無數程序員熱烈追捧。隨著時代的發展越來越快,市場需求越來越大,Python的應用也越來越廣泛,不論你是剛開始學習Python的小白還是已經接觸了Python,我都希望這篇文章能對你們有所幫助。

 

 

 

Python的魅力之處

根據PYPL 發布的7月編程語言指數榜,Python 在今年5月以 22.8% 的份額,首次超越 Java 拿下榜首位置后。


時隔2個月月份,7月Python保持持續上漲趨勢,本月再次上漲5.5%,以23.59%的份額甩開 Java ,排名第一,正逐漸與 Java 拉開差距。

 

     PS:趨勢是與去年7月對比

 

 

 

 ranked.com 的排名中,Python 是 2017-2018 年最受歡迎人工智能編程語言(第二是 C++,R 并未上榜)。

 

根據 Stack Overflow 流量統計,2017 年 6 月,Python 第一次成為高收入國家 Stack Overflow 訪問量最大的標簽,照此發展,到了 2019 年,Python 肯定會成為最受歡迎的標簽。

 

 GitHub 年度報告中,Python 超越 Java 成第二受歡迎語言。所有這些“刷榜”,都離不開最近人工智能尤其是機器學習的火熱。Python 被譽為最好人工智能的語言,因為:

在數據科學和 AI 中占據主導地位;

擁有優質的文檔和豐富的庫,對于科學用途的廣泛編程任務都很有用;

設計非常好,快速,堅固,可移植,可擴展;

開源,而且擁有一個健康、活躍、支持度高的社區。

 

Python是一門新手友好、功能強大、高效靈活的編程語言,學會之后無論是想進入數據分析、人工智能、網站開發這些領域,還是希望掌握第一門編程語言,都可以用Python來開啟未來無限可能!

 

 

 

值得知道的Python程序庫

 

Scikit-learn

你剛開始學機器學習嗎?如果你需要一個涵蓋了特征工程,模型訓練和模型測試所有功能的程序庫,scikit-learn是你的最佳選擇!這個優秀的免費軟件提供了機器學習和數據挖掘所需要的所有工具。它是目前Python機器學習的標準庫。要使用任何成熟的機器學習算法都推薦使用這個庫。

這個程序庫支持分類和回歸,實現了基本所有的經典算法(支持向量機,隨機森林,樸素貝葉斯等等)。程序庫的設計讓遷移算法十分容易,使用不同的算法做實驗非常輕松。這些經典算法可用性很強,能用于大量不同的情況。

但這并不是Scikit-learn的全部功能,它同樣可以用來做降維,聚類等等任何你所能想到的。由于它構建在Numpy和Scipy之上(所有的數值計算都是由C語言來完成的),它的運行速度也超快。

這些例子可以告訴你這個庫的功能,如果你想學習如何使用它,可以閱讀教程。

NLTK

NLTK不算是一個機器學習的程序庫,但它是做自然語言處理(NLP)必須的一個庫。除了用于文字處理的功能,例如聚類,分詞,詞干提取,標記,解析等,它還包含了大量的數據集和其他關于詞法的資源(可用于模型訓練)。

把所有這些打包在一起的好處就不用再多說了。如果你對NLP感興趣,可以看看這些教程!

Theano

Theano被廣泛應用于工業界和學術界,它是所有深度學習架構的鼻祖。Theano是用Python,結合Numpy實現的。你可以用它來構建用多維數組實現神經網絡。Theano會處理所有數學計算,你不需要知道底層的數學公式實現。

早在支持使用GPU進行計算不像今天這樣普及的時候,Theano就已經提供了對GPU計算的支持。這個程序庫目前已經非常成熟,能夠支持很多不同類型的操作。這使得Theano可以在和其他庫比較的時候勝出。

目前關于Theano最大的問題是API不是很好用,對于新手來說上手困難。不過市面上已經有了解決這個問題的封裝包,比如Keras, Blocks 和 Lasagne,都可以簡化Theano的使用。

TensorFlow

谷歌大腦團隊為了內部使用創造了TensorFlow,2015年將其開源化。設計初衷是取代他們已有的封閉機器學習框架DistBelief,據說該構架太過于依賴Google的整體構架,也不夠靈活,在分享代碼的時候非常不方便。

于是就有了TensorFlow。谷歌從以前的錯誤中吸取了教訓。許多人認為TensorFlow是Theano的改進版,它提供了更靈活和好用的API??梢杂糜诳蒲泻凸I界,同時支持使用大量的GPU進行模型訓練。TensorFlow支持的操作沒有Theano多,但是它的計算可視化比Theano好。

TensorFlow目前非常流行。如果今天這篇文章里面提到的名字你只聽說了一個,那很有可能是這個。每天都有新的提到TensorFlow的博文或學術文章發表。這個流行度提供了大量的用戶和教程,新人很容易上手。

Keras

Keras是一個提供更高層神經網絡API的庫,它可以基于Theano或者TensorFlow。它擁有這兩個庫強大的功能卻又同時大大地簡化了使用難度。它將用戶的體驗放在首要地位,提供簡單的API和很有用的錯誤信息。

同時Keras的設計基于模塊,這就使得你能自由組合不同的模型(神經層,成本函數等等),而且模型的可擴展性很好,因為你只需要簡單的將新模塊跟已有的連起來即可。

有人覺得Keras太好用了,簡直就是在作弊。如果你開始用深度學習,可以看看例子 和 文檔,對于你可以用它做什么有個數。如果你要學習使用它,可以從 這個教程開始。

兩個類似的庫有Lasagne 和 Blocks, 但它們只支持Theano。如果你試過了Keras但是你不喜歡它你可以試試這些其他的庫,也許它們更適合你。

PyTorch

還有一個有名的深度學習架構是Torch,它是用Lua實現的。Facebook用Python實現了Torch,叫做PyTorch,并將它開源了。用這個庫你可以使用Torch使用的低層的庫,但是你可以使用Python而不是Lua。

PyTorch對查錯的支持很好,這是因為Theano和TensorFlow使用符號計算而PyTorch則不是。使用符號計算就表明在一行代碼被解釋的時候,一個操作(x+y)并不會被執行,在那之前,它必須先被編譯(解釋成CUDA或者C語言)。這就讓用Theano和TensorFlow的時候很難查錯,因為很難把報錯跟當前的代碼聯系起來。這樣做有它的好處,不過查錯簡單不在其中。


上一篇:Java多線程學習總結

下一篇:應屆生去公司找個Java程序員的職位需要什么技能?

相關推薦

www.onhairsalon.com

有位老師想和您聊一聊

關閉

立即申請