Python語言其實(shí)很慢，為什么機(jī)器學(xué)習(xí)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)到Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的人，我想談?wù)勎业目捶?。?/p>

Python語言其實(shí)很慢，為什么機(jī)器學(xué)習(xí)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)到Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的人，我想談?wù)勎业目捶ā?/p>

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(gè)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(gè)數(shù)據(jù)，兩個(gè)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(jì)的數(shù)據(jù)，Python只會(huì)循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個(gè)數(shù)量級無關(guān)緊要？一毫秒和100毫秒在整個(gè)系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點(diǎn)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(jìn)行計(jì)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(jì)算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費(fèi)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(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。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？

pandas循環(huán)遍歷出所有列？

熊貓.DataFrame.iterrows

DataFrame.ItErrors文件（）

迭代整個(gè)數(shù)據(jù)幀的行，并返回（索引、序列）對。

import numpy as np

import pandas as pd

defMap（data，exp）：

python自學(xué)的好找工作嗎？

如果你沒有得到孝順老師的任何建議。真正自學(xué)，思考人的本性，他可以考上任何一個(gè)學(xué)生，那是一個(gè)偉大的人才。他是個(gè)思想家。他是一個(gè)能思考并成功的人。這是一句老話。他天生有才華。但也有一些可以。自學(xué)怎么可能不管用，但它是真正的自學(xué)。夠了。我說得對嗎？請?jiān)u論一下。非常感謝。如果是基本的，我想找一個(gè)在線網(wǎng)站學(xué)習(xí)如何開始是可以的。如果你想系統(tǒng)地學(xué)習(xí)，我建議從不同的方向?qū)W習(xí)會(huì)更有效率。例如下面三個(gè)，分別為安全域、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。如果是游戲指導(dǎo)或機(jī)器學(xué)習(xí)，找另一個(gè)。。