學Python一定要會算法嗎？一開始，你不必好好學習算法。但是隨著技術(shù)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(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如

學Python一定要會算法嗎？

一開始，你不必好好學習算法。但是隨著技術(shù)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(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項技術(shù)，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?；镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)領(lǐng)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(shù)。該算法在實際應(yīng)用中是最快、最強的。

希望對您有所幫助

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。有機會的話我會繼續(xù)討論的

對于那些使用過幾種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)用Python進行機器學習的人，我想談?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(guān)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(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？