作為一名研究生，除了可以用python寫各種算法之外，還應該如何提高自己的python水平？作為一名研究生，你用Python編寫算法。我認為你想發(fā)展大數(shù)據(jù)和人工智能。近年來，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸

作為一名研究生，除了可以用python寫各種算法之外，還應該如何提高自己的python水平？

作為一名研究生，你用Python編寫算法。我認為你想發(fā)展大數(shù)據(jù)和人工智能。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸式發(fā)展，Python變得越來越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以從以下幾點開始

！Apache spark是一個大數(shù)據(jù)處理框架，計算速度快，使用方便，支持復雜分析，有可能取代MapReduce。

盡管Python在機器學習和人工智能方面有很好的應用，但Python有一個很大的缺陷。它不支持分布式計算，但這并不重要。Spark提供了一個優(yōu)秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式計算和流計算方面有了很大的改進。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集與Python中panda的數(shù)據(jù)幀非常相似，可以很容易地相互轉(zhuǎn)換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數(shù)據(jù)集的能力。

Python有許多強大的web后端框架，如Django、flash等。學習這一點可以鞏固Python的基礎，并使用Python的高級用法，如裝飾器、類、魔術方法、數(shù)據(jù)庫等。

您不能總是在一臺機器上使用該型號。您可以在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計算。學習這兩個方面，不僅可以提高python的水平，也可以讓你在未來的大數(shù)據(jù)和人工智能領域發(fā)力。

為什么有些算法崗位，需要用C 而不是python？

C/C是一種相對低級的語言，它可以非常精細地控制CPU/內(nèi)存和其他計算機資源，尤其是硬件。在算法運算最精細的時候使用它們是很自然的。

但它們的優(yōu)點也是缺點。精細的操作自然需要精細的編程，精細的編程自然需要復雜的語言設置，比如什么是指針，什么是指針函數(shù)，什么是函數(shù)指針當你理解了這些概念，你可能就沒有編寫代碼的沖動了。更重要的是，如果你想編寫高性能的代碼，你必須精通這些概念

Python的一個非常重要的特性就是所謂的“粘合語言”，也就是說它可以將用不同語言編寫的代碼模塊組合起來，然后通過Python調(diào)用它們。實際上，大多數(shù)算法庫都是用C/C語言編寫的，然后提供Python接口供用戶使用。畢竟，大多數(shù)人只需要知道如何調(diào)用封裝的算法。但是如果你想實現(xiàn)你自己的算法，你必須知道C/C

例如，Python就像一個電視遙控器，C/C就像遙控器中的電路板。通常，如果你想換臺，只需按一下按鈕。但有一天你只需要一個將屏幕旋轉(zhuǎn)90度的功能，遙控器沒有這個功能，但可以通過卸下遙控板，插入幾個組件來實現(xiàn)。你是做什么的？

Python語言其實很慢，為什么機器學習這種快速算法步驟通常還是用呢？

對于那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)用Python進行機器學習的人，我想談談我的看法。

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù)，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù)，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機器學習任務。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？

學Python一定要會算法嗎？

開始時，您不必很好地學習算法。但是隨著技術的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學好軟件開發(fā)離不開計算機理論基礎，比如數(shù)據(jù)結構、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡技術、算法研究等，如果你喜歡這項技術，那就不是問題。先開始，你可以彌補。

2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學習算法，首先選擇經(jīng)典算法教材。基本的可以從數(shù)據(jù)結構中學習，其中包含一些基本的算法，然后再學習特殊的算法（實際上，在數(shù)據(jù)結構領域?qū)W習算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語言，但是語言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬事開頭難。只要你開始，剩下的就是慢慢操作這項技術。該算法在實際應用中是最快、最強的。

希望能對你有所幫助

首先，用10個坐標點來模擬城市的位置。因為你平時對Python的使用比較多，也比較熟悉，所以你首先選擇Python作為編程語言來實現(xiàn)蟻群算法，但是你會在第一時間睡著的。猜猜看有多長時間，超過六分鐘，這是效率的可怕之處。你不能讓老師等6分鐘在最后的回答中選擇最佳路徑?？峙乱獣和Ａ?。用C語言對蟻群算法進行了優(yōu)化，優(yōu)化結果不到1min。沒有比較就沒有壞處。在這之后，我深刻地認識到Python執(zhí)行效率的可怕方面。

有些人可能想知道為什么C和Java比python更高效。事實上，它與語言的底層代碼有關。C語言是匯編語言的二次開發(fā)，Java大多是C和C的二次開發(fā)，但是我們的Python可以分為兩種情況，一種是Cpython，另一種是jpython，分別是C和Java的二次開發(fā)，所以效率比這兩種語言要低。我看到消息說，為了解決python的效率問題，政府計劃重新開發(fā)底層python代碼。最近，我沒有看到任何相關的新聞。畢竟，這個工作量是非常巨大的。

Python到底有多慢？

兄弟，我比你晚了一年。我是全日制文科中專畢業(yè)生，函授學院文科，自學計算機本科。聯(lián)系FOXBASE，匯編，C語言，C，Java，python。用FOXBASE開發(fā)了圖書館管理軟件，用Java開發(fā)了學生體質(zhì)測量數(shù)據(jù)處理軟件。本來我打算在學習Python的時候用Python來開發(fā)學生的體測數(shù)據(jù)處理軟件，但是時間很短，而且聽說Python的效率比Java低，所以我就用Java來代替。我認為學習Python比Java簡單，我基本上可以同時學習和使用Python，因為它的語法接近自然語言。在開發(fā)了學生身體測量數(shù)據(jù)處理軟件之后，我不想使用Java。一是軟件的圖形界面不夠美觀；二是運行速度不如C和C，尤其是第一次打開時。而且，語言太繁瑣了。當一個小程序發(fā)布時，它需要打包超過1億個虛擬機?，F(xiàn)在我改用匯編語言，用最簡單的語言深入到計算機的底層。我計劃開發(fā)計算機病毒和安全。有了組裝的基礎，將來應該更容易轉(zhuǎn)移到嵌入式開發(fā)。