python一般用來做什么？感謝您的邀請：作為一種非常流行的語言，python有著廣泛的應用場景。事實上，許多開發(fā)語言可以用于不同的領域。Python不是為特定目的而產(chǎn)生的。但是，它是一種通用的腳本語

python一般用來做什么？

感謝您的邀請：作為一種非常流行的語言，python有著廣泛的應用場景。事實上，許多開發(fā)語言可以用于不同的領域。Python不是為特定目的而產(chǎn)生的。但是，它是一種通用的腳本語言，也稱為glue語言。Glue意味著Python可以在C語言接口的幫助下驅(qū)動幾乎所有已知的軟件和模塊。只要我們使用它，你通常可以找到一個開源庫。安裝后，您可以驅(qū)動它。無論是數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)、圖形、游戲、科學計算、GUI、OA、自動控制，甚至宇航員都在使用它。

現(xiàn)在我們來談談Python，它可以用來做：

1。系統(tǒng)編程2。圖形處理3。數(shù)學處理4。文本處理5。數(shù)據(jù)庫編程6。網(wǎng)絡編程7。網(wǎng)絡編程8。多媒體應用9。Pymo發(fā)動機10。黑客編程11。用Python12編寫的簡單爬蟲：人工智能

看到這么多應用場景非常強大，但Python通常不會作為工程語言出現(xiàn)。也就是說，常規(guī)軟件生產(chǎn)不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于為什么，這是軟件工程的需要。Python沒有完整的語法檢查。

但它現(xiàn)在不影響Python的狀態(tài)。很多人加入Python的大軍是因為Python很容易入門，而且學習成本相對較低。它有一個豐富的支持庫，可以直接調(diào)用，以高效地完成不同需要的工作。

你知道，谷歌最早的搜索引擎是由python編寫的。

希望我的回答能對你有所幫助。我是邦邦首先，數(shù)據(jù)分析是困難的，但只要通過一個系統(tǒng)的學習過程，大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識。

數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語言，而是算法設計。無論是統(tǒng)計分析還是機器學習分析，算法設計都是數(shù)據(jù)分析的核心。因此，數(shù)據(jù)分析必須有一定的數(shù)學基礎，包括高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論等。當然，如果通過工具進行數(shù)據(jù)分析，即使數(shù)學比較薄弱，也可以完成一些基礎數(shù)據(jù)分析任務。例如，Bi工具可以完成大量的企業(yè)級數(shù)據(jù)分析任務。

使用Python語言實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領域的常用解決方案。利用Python實現(xiàn)基于機器學習的數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設計、算法實現(xiàn)、算法驗證和算法應用等多個步驟。通常需要掌握一些常用的機器學習算法，包括KNN、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等，用Python來完成這些算法比較方便，因為Python的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫都會提供強大的支持。讓我們以Matplotlib中的一個簡單示例為例：

因為Python語言的語法相對簡單，所以學習Python的過程相對容易。難點在于算法的學習。如何在不同的場景下選擇不同的算法是關鍵問題。此外，學習數(shù)據(jù)分析通常需要對行業(yè)知識有一定的了解。不同行業(yè)對數(shù)據(jù)分析維度的要求不同，這些知識需要在工作中積累。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的背景下，行業(yè)知識顯得尤為重要。

想自學python數(shù)據(jù)分析，難不難？

我已經(jīng)使用Python 7年多了，現(xiàn)在我正在從事視頻對象識別算法的開發(fā)，使用tensorflow，它也是基于Python語言的。Python是一種解決所有問題的語言，值得擁有

！我從2012年開始學習機器學習，因為沒有指導，我走了很多彎路，浪費了很多時間和精力。一開始，我讀了《機器學習實踐》一書。雖然我不懂，但我還是把書中所有的例子都跑了一遍，漸漸發(fā)現(xiàn)自己不懂算法也能達到預期的效果。然后，我會直接開發(fā)我想要的程序。當我遇到需要機器學習的部分時，我會直接復制它。一周后，演示會出來。在這個時候，你會發(fā)現(xiàn)你已經(jīng)開始了。剩下的就是理解每種算法的范圍和局限性。

不要掉進無休止的書堆里，練習和做項目

！呃，地鐵到了。我要去工作了。我還沒做完呢。有機會我會繼續(xù)討論

大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的很多組件都是用Java語言編寫的，還有一些是用Scala編寫的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。這些東西更傾向于數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)處理和計算。Python語言，包括pandas、numpy、SciPy等數(shù)據(jù)分析擴展包，通過學習使用這些包，可以充分掌握數(shù)據(jù)分析的能力。因此，要學習數(shù)據(jù)分析，建議學習Python而不是大數(shù)據(jù)。