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终于明了python与机器学习实战

日期:2019-08-25 10:25:14     浏览:426    来源:天才领路者
核心提示:python虽然好学,但是也要是付出努力之后,学懂了才会觉得好学,如果你没有动力,没有付出时间和精力,那对于你来说就是多好学也是非常的困难的!如何找到学习python的动力呢?以下是小编为你整理的python与机器学习实战 这是你学习之前的

python虽然好学,但是也要是付出努力之后,学懂了才会觉得好学,如果你没有动力,没有付出时间和精力,那对于你来说就是多好学也是非常的困难的!如何找到学习python的动力呢?以下是小编为你整理的python与机器学习实战  

这是你学习之前的*步,一定要清楚的知道,自己为什么要学习python,不论是为了达成某种目的,比如:工作中要用到?对以后发展有利?等等方面,绝不是凭空乱想的,一时兴起想要学习。

python与机器学习实战

 

做任何事情,都需要有兴趣,不然,即便是你天天坐在那儿,埋头苦学,你的思想也在九霄云外遨游,不知所以。所以,提高学习兴趣是关键!  

一定要设定目标,比如:我一个月要掌握基础,第二个月,也要学习框架等等,要给自己做好初期的预算,不能没有目标,学到哪儿算哪儿的态度是不可能学好东西的!所以,一定要给自己设定明确的目标,这样学习就会有动力,就像一只有人催促一样。  

一定要有一个团队或者同伴,大家一起干一件事情要比你一个人孤零零的干快得多,也要有趣的多,可以少走很多的弯路,集体的力量是强大的,当你觉得学习越来越顺利的时候,你就会有动力去继续学习。  

用python运算

或许,你觉得100+300太简单了,那我们可以尝试一个复杂的,在>>>后输入10*(100/2)/3+2,按下回车后,就可以看到结果了,各种四则运算,包括三角函数,python都是可以计算的  

接下来我们看个更强大的功能,输入123456789098765432112345678900987654321834539845094368095486540978045765*123456789098765432112345678900987654321473287438759843579430965460940965940,按下回车,就会看到结果了,惊讶吗,强大吧,你可以打开windows自带的计算器计算这个式子,虽然也能计算出结果,但是它的结果却是很粗略的,不光是整数,小数也是可以计算的,小数在程序设计语言中一般称为浮点数。还有因为历史原因,计算机中出现的数学结果如e2,是指的10的2次方,这个和我们学的数学中的e是不一样了。  

接下来我们尝试下三角函数的计算,我们输入sin(30),按下回车后,似乎出问题了,下面出现了一些红色的字符,注意遇到红色字符,就表明我们犯错了。注意有这么一句:  

NameError: name 'sin' is not defined,意思呢就是python不认识sin,昨天我们用的print则是它认识的,那该怎么办呢,我们应该特别强调一下,告诉python,sin是数学中的三角函数,首先我们敲入import math告诉python我们要用一些数学的功能,然后在敲入math.sin(30)  

看到结果了,似乎不对啊,这是怎么回事呢,实际上在python里面sin这个函数要的参数是以弧度为单位的,而我们给的是角度,如何把角度转换成弧度呢,python也给我们方法了,下来我们输入math.sin(math.radians(30)),这回结果就对了,其中math.radians就是把角度转换成弧度的  

Python的特点

1.易于学习:Python有相对较少的关键字,结构简单,和一个明确定义的语法,学习起来更加简单。  

2.易于阅读:Python代码定义的更清晰。  

3.易于维护:Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。  

4.一个广泛的标准库:Python的*的优势之一是丰富的库,跨平台的,在UNIX,Windows和Macintosh兼容很好。  

5.互动模式:互动模式的支持,您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言,互动的测试和调试代码片断。

 

6.可移植:基于其开放源代码的特性,Python已经被移植(也就是使其工作)到许多平台。  

7.可扩展:如果你需要一段运行很快的关键代码,或者是想要编写一些不愿开放的算法,你可以使用C或C++完成那部分程序,然后从你的Python程序中调用。  

8.数据库:Python提供所有主要的商业数据库的接口。  

9.GUI编程:Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。  

10.可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序,让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。  

python的优点

Python世界最棒的地方之一,就是大量的第三方程序包。同样,管理这些包也非常容易。按照惯例,会在 requirements.txt 文件中列出项目所需要的包。每个包占一行,通常还包含版本号。这里有一个例子  

Python 程序包有一个缺陷是,它们默认会进行全局安装。我们将要使用一个工具,使我们每个项目都有一个独立的环境,这个工具叫virtualenv。我们同样要安装一个更高级的包管理工具,叫做pip,他可以和virtualenv配合工作。  

首先,我们需要安装pip。大多数python安装程序已经内置了easy_install(python默认的包管理工具),所以我们就使用easy_install pip来安装pip。这应该是你*一次使用easy_install 了。如果你并没有安装easy_install ,在linux系统中,貌似从python-setuptools 包中可以获得。  

如果你使用的Python版本高于等于3.3, 那么Virtualenv 已经是标准库的一部分了,所以没有必要再去安装它了。  

下一步,你希望安装virtualenv和virtualenvwrapper。Virtualenv使你能够为每个项目创造一个独立的环境。尤其是当你的不同项目使用不同版本的包时,这一点特别有用。Virtualenv wrapper 提供了一些不错的脚本,可以让一些事情变得容易。  

当virtualenvwrapper安装后,它会把virtualenv列为依赖包,所以会自动安装。  

打开一个新的shell,输入mkvirtualenv test 。如果你打开另外一个shell,则你就不在这个virtualenv中了,你可以通过workon test 来启动。如果你的工作完成了,可以使用deactivate 来停用。

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