python的优势

关于Python有句比较有名的话：”人生苦短，我用Python。“

最主要的原因，是因为Python简洁、可读性强，要实现同样功能，Python的代码量明显少于Java、C++等语言，意味着可以缩短开发周期，提升开发效率。

举几个直观的例子：

文件读写：

Python:

<code>with open("file.txt", "r") as file:

content = file.read()

print(content)

Java:

import java.io.BufferedReader;

import java.io.FileReader;

import java.io.IOException;

public class FileOperations {

public static void main(String[] args) {

try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("file.txt"))) {

String line;

while ((line = reader.readLine()) != null) {

System.out.println(line);

}

} catch (IOException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

C++:

#include <iostream>

#include <fstream>

#include <string>

int main() {

std::ifstream file("file.txt");

if (file.is_open()) {

std::string line;

while (std::getline(file, line)) {

std::cout << line << std::endl;

}

file.close();

} else {

std::cout << "Unable to open file" << std::endl;

}

return 0;

}

在实现文件读写过程中，Python 使用了上下文管理器（Context Manager）来自动处理文件的打开和关闭，而 Java 和 C++ 需要使用更多的语句来完成同样的任务。

2.列表操作：

Python:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers]

print(squared_numbers)

Java:

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

public class ListOperations {

public static void main(String[] args) {

List<Integer> numbers = new ArrayList<>();

numbers.add(1);

numbers.add(2);

numbers.add(3);

numbers.add(4);

numbers.add(5);

List<Integer> squaredNumbers = new ArrayList<>();

for (int num : numbers) {

squaredNumbers.add(num * num);

}

System.out.println(squaredNumbers);

}

}

C++:

#include <iostream>

#include <vector>

int main() {

std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};

std::vector<int> squaredNumbers;

for (int num : numbers) {

squaredNumbers.push_back(num * num);

}

for (int num : squaredNumbers) {

std::cout << num << " ";

}

std::cout << std::endl;

return 0;

}

列表操作中，Python可以使用列表推导式（List Comprehension）来简洁地生成一个新的列表，而 Java 和 C++ 需要使用循环和额外的语句。

3.机器学习的线性回归案例：

Python:

import numpy as np

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成随机数据

X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])

y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 创建线性回归模型

model = LinearRegression()

# 训练模型

model.fit(X, y)

# 预测

x_test = np.array([[6]])

y_pred = model.predict(x_test)

print(y_pred)

Java:

import org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegression;

public class LinearRegressionExample {

public static void main(String[] args) {

double[] X = {1, 2, 3, 4, 5};

double[] y = {2, 4, 6, 8, 10};

SimpleRegression model = new SimpleRegression();

for (int i = 0; i < X.length; i++) {

model.addData(X[i], y[i]);

}

double x_test = 6;

double y_pred = model.predict(x_test);

System.out.println(y_pred);

}

}

C++:

#include <iostream>

#include <vector>

#include <cmath>

#include <numeric>

double linearRegression(const std::vector<double>& X, const std::vector<double>& y, double x_test) {

double sumX = std::accumulate(X.begin(), X.end(), 0.0);

double sumY = std::accumulate(y.begin(), y.end(), 0.0);

double sumXY = 0.0;

double sumX2 = 0.0;

for (int i = 0; i < X.size(); i++) {

sumXY += X[i] * y[i];

sumX2 += X[i] * X[i];

}

double meanX = sumX / X.size();

double meanY = sumY / y.size();

double slope = (sumXY - X.size() * meanX * meanY) / (sumX2 - X.size() * meanX * meanX);

double intercept = meanY - slope * meanX;

return slope * x_test + intercept;

}

int main() {

std::vector<double> X = {1, 2, 3, 4, 5};

std::vector<double> y = {2, 4, 6, 8, 10};

double x_test = 6;

double y_pred = linearRegression(X, y, x_test);

std::cout << y_pred << std::endl;

return 0;

}

可以看出，Python 使用了 Scikit-learn 库提供的 LinearRegression 类来实现线性回归，更方便快捷。而 Java需要额外的循环操作来将数据添加进线性模型， C++ 则需要手动计算回归系数和截距。

当然，从运行效率的角度来说，Python的速度比Java、 C++慢。但人工智能有时需要的是快速构建模型并检验模型效果，使用Python可以明显减少开发时长。

除此之外，Python还有以下优点：

Python易学易用，语法清晰，初学者能够更容易入门Python拥有丰富的第三方库和框架，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch等，这些库和框架封装了用于数据处理、数据可视化、特征工程、模型开发和深度学习的工具和函数，使得完成机器学习项目变得更加容易。Python有庞大的开发者社区，能找到丰富的机器学习的示例代码。社区中也有很多开源项目和贡献者，对机器学习工具进行不断改进和扩展。Python是一种跨平台语言，可以在多个操作系统上运行，这使得开发者可以轻松地在不同环境中共享代码和模型。Python支持大规模数据处理和分析，可以与Hadoop、Spark和云计算平台集成，使其在处理大规模数据集时表现出色。

如何学习Python

可见Python有很多优点，而如何学习Python呢？我认为可以分成Python基础知识和Python人工智能实践两部分。

Python基础知识的学习，非常推荐这本《Python编程：从入门到实践》。

这本书不要求有Python编程基础，包含基础知识和游戏、数据可视化、Web应用三个项目实战的部分，非常适合初学者。

对于Python基础知识，主要需要掌握：

Python基本语法理解变量和数据类型掌握基本操作符、控制结构、函数掌握面向对象编程、模块（module）和库（package)掌握文件操作和异常处理方法

这些内容都可以从《Python编程：从入门到实践》这本书里学习到~学完之后可以根据上面列举的要点回忆巩固一下。

掌握了Python基础，就需要进一步结合人工智能的项目来进行实践。

人工智能是一个比较泛的计算机科学领域，旨在使计算机系统能够具备包括理解语言、解决问题、学习、感知环境、做出决策等人类智慧。它涵盖了多种技术和方法，包括专家系统、规则基础系统、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。

机器学习是其中一个比较重要的分支，以机器学习Python编程实践为例，重要的是要多看代码和多实践。

有以下几种方式接触到Python机器学习项目的代码：

1.去Kaggle(著名的在线数据科学竞赛平台和社区，它提供了真实的数据集和各类问题)的Code模块找到一些机器学习项目代码。比如下图是一个使用分布估计算法和深度神经网络来监测软件缺陷的项目代码，每一步的原因和运行结果都会展示在上面，便于理解。

2.去Github(全球最大的代码开源社区之一)找一些Machine Learning为关键词的项目，直接看代码。这种方式找到的代码可能没有注释和背景说明，会有一定的理解难度。

3.去Python Sklearn、tensorflow、keras的官方文档上看。 比如sklearn库的官方文档就提供了比较丰富的示例。但这里面的示例可能会省去数据预处理、数据探查等机器学习项目必备的步骤，只涉及模型调用和训练过程的示例。

4.去CSDN上也能检索到开发者分享的一些机器学习实践代码，比较适合英文阅读有困难的人群。不过代码可能不够全、不够新。

刚刚入门时，在看代码的过程中，我常常会遇到一些看不懂的地方，需要去各种地方查阅资料，一研究就是大半天。

而现在，AI大模型可以帮我们快速解读代码。比如我对上述从Kaggle中找到的监测软件缺陷的异常值清洗代码进行提问：

有了大模型工具，可以快速提升我们看代码和学习代码的效率。小编整理了一套python知识总结，希望能帮你提升更多：

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