python演算法可視化

㈠ 為什麼做AI的都選python

相對於其他語言：
1、更加人性化的設計
Python的設計更加人性化，具有快速、堅固、可移植性、可擴展性的特點，十分適合人工智慧;開源免費，而且學習簡單，很容易實現普及;內置強大的庫，可以輕松實現更大強大的功能。
2、總體的AI庫
AIMA：Python實現了從Russell到Norvigs的「人工智慧：一種現代的方法」的演算法;
pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎;
SimpleAI：Python實現在「人工智慧：一種現代的方法」這本書中描述過的人工智慧的演算法，它專注於提供一個易於使用，有良好文檔和測試的庫;
EasyAI：一個雙人AI游戲的python引擎。
3、機器學習庫
PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機器學習任務的演算法，它是模塊化的Python機器學習庫，它也提供了多種預定義好的環境來測試和比較你的演算法;
PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內核方法，它支持Linux和Mac OS X;
scikit-learn旨在提供簡單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學習作為科學和工程的一個多功能工具，它是python的一個模塊，集成了經典的機器學習的演算法，這些演算法是和python科學包緊密聯系在一起的;
MDP-Toolkit這是一個Python數據處理的框架，可以很容易的進行擴展。它海收集了有監管和沒有監管的學習算飯和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更復雜的前饋網路結構。新演算法的實現是簡單和直觀的。可用的演算法是在不斷的穩定增加的，包括信號處理方法，流型學習方法，集中分類，概率方法，數據預處理方法等等。
4、自然語言和文本處理庫
NLTK開源的Python模塊，語言學數據和文檔，用來研究和開發自然語言處理和文本分析，有windows、Mac OSX和Linux版本。
Python具有豐富而強大的庫，能夠將其他語言製作的各種模塊很輕松的聯結在一起，因此，Python編程對人工智慧是一門非常有用的語言。可以說人工智慧和Python是緊密相連的。如果你想要抓住人工智慧的風口，Python是必不可少的助力。

人工智慧上使用Python比其他編程語言的好處
1、優質的文檔
2、平台無關，可以在現在每一個*nix版本上使用
3、和其他面向對象編程語言比學習更加簡單快速
4、Python有許多圖像加強庫像Python Imaging Libary，VTK和Maya 3D可視化工具包，Numeric Python， Scientific Python和其他很多可用工具可以於數值和科學應用。
5、Python的設計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展。很明顯這些對於人工智慧應用來說都是非常重要的因素。
6、對於科學用途的廣泛編程任務都很有用，無論從小的shell腳本還是整個網站應用。
7、它是開源的。可以得到相同的社區支持。
AI的Python庫
一、總體的AI庫
AIMA：Python實現了從Russell到Norvigs的「人工智慧：一種現代的方法」的演算法
pyDatalog：Python中的邏輯編程引擎
SimpleAI：Python實現在「人工智慧：一種現代的方法」這本書中描述過的人工智慧的演算法。它專注於提供一個易於使用，有良好文檔和測試的庫。
EasyAI：一個雙人AI游戲的python引擎（負極大值，置換表、游戲解決）
二、機器學習庫
PyBrain 一個靈活，簡單而有效的針對機器學習任務的演算法，它是模塊化的Python機器學習庫。它也提供了多種預定義好的環境來測試和比較你的演算法。
PyML 一個用Python寫的雙邊框架，重點研究SVM和其他內核方法。它支持Linux和Mac OS X。
scikit-learn 旨在提供簡單而強大的解決方案，可以在不同的上下文中重用：機器學習作為科學和工程的一個多功能工具。它是python的一個模塊，集成了經典的機器學習的演算法，這些演算法是和python科學包（numpy，scipy.matplotlib）緊密聯系在一起的。
MDP-Toolkit 這是一個Python數據處理的框架，可以很容易的進行擴展。它海收集了有監管和沒有監管的學習算飯和其他數據處理單元，可以組合成數據處理序列或者更復雜的前饋網路結構。新演算法的實現是簡單和直觀的。可用的演算法是在不斷的穩定增加的，包括信號處理方法（主成分分析、獨立成分分析、慢特徵分析），流型學習方法（局部線性嵌入），集中分類，概率方法（因子分析，RBM），數據預處理方法等等。

㈡ Python 怎麼用代碼實現解"復雜的復合函數的值域"類型的數學題

解"復雜的復合函數的值域"類型的數學題可以使用 Python 中的函數來實現。

首先，我們需要定義各個組成復合函數的子函數。這些子函數可以使用 Python 中的 math 庫來實現，也可以自己定義。例如，我們定義一個復合函數 f(x) = cos(e^x)，那麼我們可以定義子函數 f1(x) = e^x 和 f2(x) = cos(x)。

然後，我們可以使用 Python 中的 lambda 函數來定義復合函數 f(x) = cos(e^x)。lambda 函數是一種匿名函數，可以用來定義簡單的函數。例如，我們可以使用如下代碼定義復合函數 f(x) = cos(e^x)：

from math import exp, cos
f = lambda x: cos(exp(x))

最後，我們可以使用 Python 中的函數來計算復合函數的值域。例如，我們可以使用如下代碼來計算函數 f(x) = cos(e^x) 在 x = 1 時的值：

x = 1print(f(x))

注意，上述代碼僅供參考，具體的實現可能會有所不同，要根據具體題目來設計代碼。

㈢ python能幹什麼

1.Web開發
最火的Pythonweb框架Django，支持非同步高並發的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle,Django官方的標語把Django定義為theframework for perfectionist with deadlines。
2. 網路編程
支持高並發的Twisted網路框架，py3引入的asyncio使非同步編程變的非常簡單
3. 爬蟲開發
爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 雲計算開發
目前最火最知名的雲計算框架就是OpenStack,Python現在的火，很大一部分就是因為雲計算市場近幾年的爆發
5. 人工智慧
MASA和Google早期大量使用Python，為什麼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，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，由其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確立!
6. 自動化運維
問問中國的每個運維人員，運維人員必須會的語言是什麼?10個人詳細會給你一個相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高頻交易軟體就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易領域里用的最多的語言
8. 科學運算
97年開始，NASA就在大量使用Python在進行各種復雜的科學運算，隨著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、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛
9. 游戲開發
在網路游戲開發中Python也有很多應用。相比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游戲業務邏輯，與Lua相比，Python更適合作為一種Host語言，即程序的入口點是在Python那一端會比較好，然後用C/C++在非常必要的時候寫一些擴展。Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好地把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟體
雖然大家很少使用桌面軟體了，但是Python在圖形界面開發上也很強大，你可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體!

㈣ 0基礎自學python，有入門書籍推薦下么

AlphaGo 都在使用的 Python 語言，是最接近 AI 的編程語言。

教育部考試中心近日發布了「關於全國計算機等級（NCRE）體系調整」的通知，決定自2018年3月起，在全國計算機二級考試中加入了「Python語言程序設計」科目。

9個月前，浙江省信息技術課程改革方案已經出台，Python確定進入浙江省信息技術教材，從2018年起浙江省信息技術教材編程語言將會從vb更換為Python。

小學生都開始學Python了，天吶擼，學習Python看完這些准沒錯。

安利一波書單

Python入門

Python數據分析》

作者： 【印尼】Ivan Idris

Python是一種多范型編程語言，既適用於面向對象的應用開發，又適合函數式設計模式。Python已經成為數據科學家進行數據分析、可視化以及機器學習的一種理想編程語言，它能幫助你快速提升工作效率。

本書將會帶領新手熟悉Python數據分析相關領域的方方面面，從數據檢索、清洗、操作、可視化、存儲到高級分析和建模。同時，本書著重講解一系列開源的Python模塊，諸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、 Cython、scikit-learn和NLTK等。此外，本書還介紹了數據可視化、信號處理、時間序列分析、資料庫、預測性分析和機器學習等主題。通過閱讀本書，你將華麗變身數據分析高手。

㈤ 建議收藏！10 種 Python 聚類演算法完整操作示例

聚類或聚類分析是無監督學習問題。它通常被用作數據分析技術，用於發現數據中的有趣模式，例如基於其行為的客戶群。有許多聚類演算法可供選擇，對於所有情況，沒有單一的最佳聚類演算法。相反，最好探索一系列聚類演算法以及每種演算法的不同配置。在本教程中，你將發現如何在 python 中安裝和使用頂級聚類演算法。完成本教程後，你將知道：

聚類分析，即聚類，是一項無監督的機器學習任務。它包括自動發現數據中的自然分組。與監督學習（類似預測建模）不同，聚類演算法只解釋輸入數據，並在特徵空間中找到自然組或群集。

群集通常是特徵空間中的密度區域，其中來自域的示例（觀測或數據行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作為樣本或點特徵空間的中心(質心)，並且可以具有邊界或范圍。

聚類可以作為數據分析活動提供幫助，以便了解更多關於問題域的信息，即所謂的模式發現或知識發現。例如：

聚類還可用作特徵工程的類型，其中現有的和新的示例可被映射並標記為屬於數據中所標識的群集之一。雖然確實存在許多特定於群集的定量措施，但是對所識別的群集的評估是主觀的，並且可能需要領域專家。通常，聚類演算法在人工合成數據集上與預先定義的群集進行學術比較，預計演算法會發現這些群集。

有許多類型的聚類演算法。許多演算法在特徵空間中的示例之間使用相似度或距離度量，以發現密集的觀測區域。因此，在使用聚類演算法之前，擴展數據通常是良好的實踐。

一些聚類演算法要求您指定或猜測數據中要發現的群集的數量，而另一些演算法要求指定觀測之間的最小距離，其中示例可以被視為「關閉」或「連接」。因此，聚類分析是一個迭代過程，在該過程中，對所識別的群集的主觀評估被反饋回演算法配置的改變中，直到達到期望的或適當的結果。scikit-learn 庫提供了一套不同的聚類演算法供選擇。下面列出了10種比較流行的演算法：

每個演算法都提供了一種不同的方法來應對數據中發現自然組的挑戰。沒有最好的聚類演算法，也沒有簡單的方法來找到最好的演算法為您的數據沒有使用控制實驗。在本教程中，我們將回顧如何使用來自 scikit-learn 庫的這10個流行的聚類演算法中的每一個。這些示例將為您復制粘貼示例並在自己的數據上測試方法提供基礎。我們不會深入研究演算法如何工作的理論，也不會直接比較它們。讓我們深入研究一下。

在本節中，我們將回顧如何在 scikit-learn 中使用10個流行的聚類演算法。這包括一個擬合模型的例子和可視化結果的例子。這些示例用於將粘貼復制到您自己的項目中，並將方法應用於您自己的數據。

1.庫安裝

首先，讓我們安裝庫。不要跳過此步驟，因為你需要確保安裝了最新版本。你可以使用 pip Python 安裝程序安裝 scikit-learn 存儲庫，如下所示：

接下來，讓我們確認已經安裝了庫，並且您正在使用一個現代版本。運行以下腳本以輸出庫版本號。

運行該示例時，您應該看到以下版本號或更高版本。

2.聚類數據集

我們將使用 make _ classification ()函數創建一個測試二分類數據集。數據集將有1000個示例，每個類有兩個輸入要素和一個群集。這些群集在兩個維度上是可見的，因此我們可以用散點圖繪制數據，並通過指定的群集對圖中的點進行顏色繪制。這將有助於了解，至少在測試問題上，群集的識別能力如何。該測試問題中的群集基於多變數高斯，並非所有聚類演算法都能有效地識別這些類型的群集。因此，本教程中的結果不應用作比較一般方法的基礎。下面列出了創建和匯總合成聚類數據集的示例。

運行該示例將創建合成的聚類數據集，然後創建輸入數據的散點圖，其中點由類標簽（理想化的群集）著色。我們可以清楚地看到兩個不同的數據組在兩個維度，並希望一個自動的聚類演算法可以檢測這些分組。

已知聚類著色點的合成聚類數據集的散點圖接下來，我們可以開始查看應用於此數據集的聚類演算法的示例。我已經做了一些最小的嘗試來調整每個方法到數據集。3.親和力傳播親和力傳播包括找到一組最能概括數據的範例。

它是通過 AffinityPropagation 類實現的，要調整的主要配置是將「 阻尼 」設置為0.5到1，甚至可能是「首選項」。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，我無法取得良好的結果。

數據集的散點圖，具有使用親和力傳播識別的聚類

4.聚合聚類

聚合聚類涉及合並示例，直到達到所需的群集數量為止。它是層次聚類方法的更廣泛類的一部分，通過 AgglomerationClustering 類實現的，主要配置是「 n _ clusters 」集，這是對數據中的群集數量的估計，例如2。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個合理的分組。

使用聚集聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

5.BIRCHBIRCH

聚類（ BIRCH 是平衡迭代減少的縮寫，聚類使用層次結構)包括構造一個樹狀結構，從中提取聚類質心。

它是通過 Birch 類實現的，主要配置是「 threshold 」和「 n _ clusters 」超參數，後者提供了群集數量的估計。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個很好的分組。

使用BIRCH聚類確定具有聚類的數據集的散點圖

6.DBSCANDBSCAN

聚類（其中 DBSCAN 是基於密度的空間聚類的雜訊應用程序）涉及在域中尋找高密度區域，並將其周圍的特徵空間區域擴展為群集。

它是通過 DBSCAN 類實現的，主要配置是「 eps 」和「 min _ samples 」超參數。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，盡管需要更多的調整，但是找到了合理的分組。

使用DBSCAN集群識別出具有集群的數據集的散點圖

7.K均值

K-均值聚類可以是最常見的聚類演算法，並涉及向群集分配示例，以盡量減少每個群集內的方差。

它是通過 K-均值類實現的，要優化的主要配置是「 n _ clusters 」超參數設置為數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個合理的分組，盡管每個維度中的不等等方差使得該方法不太適合該數據集。

使用K均值聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

8.Mini-Batch

K-均值Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的樣本而不是整個數據集對群集質心進行更新，這可以使大數據集的更新速度更快，並且可能對統計雜訊更健壯。

它是通過 MiniBatchKMeans 類實現的，要優化的主配置是「 n _ clusters 」超參數，設置為數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，會找到與標准 K-均值演算法相當的結果。

帶有最小批次K均值聚類的聚類數據集的散點圖

9.均值漂移聚類

均值漂移聚類涉及到根據特徵空間中的實例密度來尋找和調整質心。

它是通過 MeanShift 類實現的，主要配置是「帶寬」超參數。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，可以在數據中找到一組合理的群集。

具有均值漂移聚類的聚類數據集散點圖

10.OPTICSOPTICS

聚類（ OPTICS 短於訂購點數以標識聚類結構）是上述 DBSCAN 的修改版本。

它是通過 OPTICS 類實現的，主要配置是「 eps 」和「 min _ samples 」超參數。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，我無法在此數據集上獲得合理的結果。

使用OPTICS聚類確定具有聚類的數據集的散點圖

11.光譜聚類

光譜聚類是一類通用的聚類方法，取自線性線性代數。

它是通過 Spectral 聚類類實現的，而主要的 Spectral 聚類是一個由聚類方法組成的通用類，取自線性線性代數。要優化的是「 n _ clusters 」超參數，用於指定數據中的估計群集數量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，找到了合理的集群。

使用光譜聚類聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

12.高斯混合模型

高斯混合模型總結了一個多變數概率密度函數，顧名思義就是混合了高斯概率分布。它是通過 Gaussian Mixture 類實現的，要優化的主要配置是「 n _ clusters 」超參數，用於指定數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。

運行該示例符合訓練數據集上的模型，並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖，並由其指定的群集著色。在這種情況下，我們可以看到群集被完美地識別。這並不奇怪，因為數據集是作為 Gaussian 的混合生成的。

使用高斯混合聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

在本文中，你發現了如何在 python 中安裝和使用頂級聚類演算法。具體來說，你學到了：

㈥ Python實現基於遺傳演算法的排課優化

排課問題的本質是將課程、教師和學生在合適的時間段內分配到合適的教室中，涉及到的因素較多，是一個多目標的調度問題，在運籌學中被稱為時間表問題（Timetable Problem，TTP）。設一個星期有n個時段可排課，有m位教師需要參與排課，平均每位教師一個星期上k節課，在不考慮其他限制的情況下，能夠推出的可能組合就有 種，如此高的復雜度是目前計算機所無法承受的。因此眾多研究者提出了多種其他排課演算法，如模擬退火，列表尋優搜索和約束滿意等。

Github ： https://github.com/xiaochus/GeneticClassSchele

遺傳演算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳演算法的流程如下所示：

遺傳演算法首先針對待解決問題隨機生成一組解，我們稱之為種群（Population）。種群中的每個個體都是問題的解，在優化的過程中，演算法會計算整個種群的成本函數，從而得到一個與種群相關的適應度的序列。如下圖所示：

為了得到新的下一代種群，首先根據適應度對種群進行排序，從中挑選出最優的幾個個體加入下一代種群，這一個過程也被稱為精英選拔。新種群餘下的部分通過對選拔出來的精英個體進行修改得到。

對種群進行修改的方法參考了生物DAN進化的方法，一般使用兩種方法： 變異 和 交叉 。 變異 的做法是對種群做一個微小的、隨機的改變。如果解的編碼方式是二進制，那麼就隨機選取一個位置進行0和1的互相突變；如果解的編碼方式是十進制，那麼就隨機選取一個位置進行隨機加減。 交叉 的做法是隨機從最優種群中選取兩個個體，以某個位置為交叉點合成一個新的個體。

經過突變和交叉後我們得到新的種群（大小與上一代種群一致），對新種群重復重復上述過程，直到達到迭代次數（失敗）或者解的適應性達到我們的要求（成功），GA演算法就結束了。

演算法實現

首先定義一個課程類，這個類包含了課程、班級、教師、教室、星期、時間幾個屬性，其中前三個是我們自定義的，後面三個是需要演算法來優化的。

接下來定義cost函數，這個函數用來計算課表種群的沖突。當被測試課表沖突為0的時候，這個課表就是個符合規定的課表。沖突檢測遵循下面幾條規則：

使用遺傳演算法進行優化的過程如下，與上一節的流程圖過程相同。

init_population ：隨機初始化不同的種群。
mutate ：變異操作，隨機對 Schele 對象中的某個可改變屬性在允許范圍內進行隨機加減。
crossover ：交叉操作，隨機對兩個對象交換不同位置的屬性。
evolution ：啟動GA演算法進行優化。

實驗結果

下面定義了3個班，6種課程、教師和3個教室來對排課效果進行測試。

優化結果如下，迭代到第68次時，課程安排不存在任何沖突。

選擇1203班的課表進行可視化，如下所示，演算法合理的安排了對應的課程。

㈦ 《Python機器學習演算法》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

Python機器學習演算法.epub

鏈接:
https://pan..com/s/1TGIOfmDNOJ5JJs4uZMz5MQ

全書共有10 章。第1 章講解了Python 機器學習的生態系統，剩餘9 章介紹了眾多與機器學習相關的演算法，包括各類分類演算法、數據可視化技術、推薦引擎等，主要包括機器學習在公寓、機票、IPO 市場、新聞源、內容推廣、股票市場、圖像、聊天機器人和推薦引擎等方面的應用。

㈧ python寫演算法不好

基於以下三個原因，我們選擇Python作為實現機器學習演算法的編程語言：(1) python的語法清晰；(2) 易於操作純文本文件；(3) 使用廣泛，存在大量的開發文檔。

可執行偽代碼

Python具有清晰的語法結構，大家也把它稱作可執行偽代碼(executable pseudo-code)。默認安裝的Python開發環境已經附帶了很多高級數據類型，如列表、元組、字典、集合、隊列等，無需進一步編程就可以使用這些數據類型的操作。使用這些數據類型使得實現抽象的數學概念非常簡單。此外，讀者還可以使用自己熟悉的編程風格，如面向對象編程、面向過程編程、或者函數式編程。

Python語言處理和操作文本文件非常簡單，非常易於處理非數值型數據。Python語言提供了豐富的正則表達式函數以及很多訪問Web頁面的函數庫，使得從HTML中提取數據變得非常簡單直觀。

Python比較流行

Python語言使用廣泛，代碼範例也很多，便於讀者快速學習和掌握。此外，在開發實際應用程序時，也可以利用豐富的模塊庫縮短開發周期。

在科學和金融領域，Python語言得到了廣泛應用。SciPy和NumPy等許多科學函數庫都實現了向量和矩陣操作，這些函數庫增加了代碼的可讀性，學過線性代數的人都可以看懂代碼的實際功能。另外，科學函數庫SciPy和NumPy使用底層語言(C和Fortran)編寫，提高了相關應用程序的計算性能。本書將大量使用Python的NumPy。

Python的科學工具可以與繪圖工具Matplotlib協同工作。Matplotlib可以繪制2D、3D圖形，也可以處理科學研究中經常使用到的圖形，所以本書也將大量使用Matplotlib。

Python開發環境還提供了互動式shell環境，允許用戶開發程序時查看和檢測程序內容。

Python開發環境將來還會集成Pylab模塊，它將NumPy、SciPy和Matplotlib合並為一個開發環境。在本書寫作時，Pylab還沒有並入Python環境，但是不遠的將來我們肯定可以在Python開發環境找到它。

Python語言的特色

諸如MATLAB和Mathematica等高級程序語言也允許用戶執行矩陣操作，MATLAB甚至還有許多內嵌的特徵可以輕松地構造機器學習應用，而且MATLAB的運算速度也很快。然而MATLAB的不足之處是軟體費用太高，單個軟體授權就要花費數千美元。雖然也有適合MATLAB的第三方插件，但是沒有一個有影響力的大型開源項目。

Java和C等強類型程序設計語言也有矩陣數學庫，然而對於這些程序設計語言來說，最大的問題是即使完成簡單的操作也要編寫大量的代碼。程序員首先需要定義變數的類型，對於Java來說，每次封裝屬性時還需要實現getter和setter方法。另外還要記著實現子類，即使並不想使用子類，也必須實現子類方法。為了完成一個簡單的工作，我們必須花費大量時間編寫了很多無用冗長的代碼。Python語言則與Java和C完全不同，它清晰簡練，而且易於理解，即使不是編程人員也能夠理解程序的含義，而Java和C對於非編程人員則像天書一樣難於理解。

所有人在小學二年級已經學會了寫作，然而大多數人必須從事其他更重要的工作。

——鮑比·奈特

也許某一天，我們可以在這句話中將「寫作」替代為「編寫代碼」，雖然有些人對於編寫代碼很感興趣，但是對於大多數人來說，編程僅是完成其他任務的工具而已。Python語言是高級編程語言，我們可以花費更多的時間處理數據的內在含義，而無須花費太多精力解決計算機如何得到數據結果。Python語言使得我們很容易表達自己的目的。

Python語言的缺點

Python語言唯一的不足是性能問題。Python程序運行的效率不如Java或者C代碼高，但是我們可以使用Python調用C編譯的代碼。這樣，我們就可以同時利用C和Python的優點，逐步地開發機器學習應用程序。我們可以首先使用Python編寫實驗程序，如果進一步想要在產品中實現機器學習，轉換成C代碼也不困難。如果程序是按照模塊化原則組織的，我們可以先構造可運行的Python程序，然後再逐步使用C代碼替換核心代碼以改進程序的性能。C++ Boost庫就適合完成這個任務，其他類似於Cython和PyPy的工具也可以編寫強類型的Python代碼，改進一般Python程序的性能。

如果程序的演算法或者思想有缺陷，則無論程序的性能如何，都無法得到正確的結果。如果解決問題的思想存在問題，那麼單純通過提高程序的運行效率，擴展用戶規模都無法解決這個核心問題。從這個角度來看，Python快速實現系統的優勢就更加明顯了，我們可以快速地檢驗演算法或者思想是否正確，如果需要，再進一步優化代碼。

㈨ 常用Python機器學習庫有哪些

Python作為一門理想的集成語言，將各種技術綁定在一起，除了為用戶提供更方便的功能之外，還是一個理想的粘合平台，在開發人員與外部庫的低層次集成人員之間搭建連接，以便用C、C++實現更高效的演算法。
使用Python編程可以快速遷移代碼並進行改動，無須花費過多的精力在修改代碼與代碼規范上。開發者在Python中封裝了很多優秀的依賴庫，可以直接拿來使用，常見的機器學習庫如下：
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基於Numpy和Scipy，是專門為機器學習建造的一個Python模塊，提供了大量用於數據挖掘和分析的工具，包括數據預處理、交叉驗證、演算法與可視化演算法等一系列介面。
Scikit-Learn基本功能可分為六個部分：分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。其中集成了大量分類、回歸、聚類功能，包括支持向量機、邏輯回歸、隨機森林、樸素貝葉斯等。
2、Orange3
Orange3是一個基於組件的數據挖掘和機器學習軟體套裝，支持Python進行腳本開發。它包含一系列的數據可視化、檢索、預處理和建模技術，具有一個良好的用戶界面，同時也可以作為Python的一個模塊使用。
用戶可通過數據可視化進行數據分析，包含統計分布圖、柱狀圖、散點圖，以及更深層次的決策樹、分層聚簇、熱點圖、MDS等，並可使用它自帶的各類附加功能組件進行NLP、文本挖掘、構建網路分析等。
3、XGBoost
XGBoost是專注於梯度提升演算法的機器學習函數庫，因其優良的學習效果及高效的訓練速度而獲得廣泛的關注。XGBoost支持並行處理，比起同樣實現了梯度提升演算法的Scikit-Learn庫，其性能提升10倍以上。XGBoost可以處理回歸、分類和排序等多種任務。
4、NuPIC
NuPIC是專注於時間序列的一個機器學習平台，其核心演算法為HTM演算法，相比於深度學習，其更為接近人類大腦的運行結構。HTM演算法的理論依據主要是人腦中處理高級認知功能的新皮質部分的運行原理。NuPIC可用於預測以及異常檢測，使用面非常廣，僅要求輸入時間序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一個機器學習工具包。Milk注重提升運行速度與降低內存佔用，因此大部分對性能敏感的代碼都是使用C++編寫的，為了便利性在此基礎上提供Python介面。重點提供監督分類方法，如SVMs、KNN、隨機森林和決策樹等。

㈩ python都可以做什麼

從語言的角度上來看，除了極少的領域之外，Python幾乎無所不能，該語言通俗易懂、容易入門、功能強大，學習後可以從事以下工作崗位：
1. Web開發
最火的Python web框架Django，支持非同步高並發的Tornado框架，短小精悍的flask,bottle,Django官方的標語把Django定義為the framework for perfectionist with deadlines(大意是一個為完全主義者開發的高效率web框架)
2. 網路編程
支持高並發的Twisted網路框架，py3引入的asyncio使非同步編程變的非常簡單
3. 爬蟲開發
爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥
4. 雲計算開發
目前最火最知名的雲計算框架就是OpenStack,Python現在的火，很大一部分就是因為雲計算市場近幾年的爆發
5. 人工智慧
MASA和Google早期大量使用Python，為什麼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，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，由其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確立!
6. 自動化運維
問問中國的每個運維人員，運維人員必須會的語言是什麼?10個人詳細會給你一個相同的答案，它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高頻交易軟體就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易領域里用的最多的語言
8. 科學運算
97年開始，NASA就在大量使用Python在進行各種復雜的科學運算，隨著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、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛
9. 游戲開發
在網路游戲開發中Python也有很多應用。相比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游戲業務邏輯，與Lua相比，Python更適合作為一種Host語言，即程序的入口點是在Python那一端會比較好，然後用C/C++在非常必要的時候寫一些擴展。Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好的把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。
10. 桌面軟體
雖然大家很少使用桌面軟體了，但是Python在圖形界面開發上也很強大，你可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體!