人工智能時代,零基礎學IT,我首推Python作為你編程入門語言!

人工智能時代為什么將 Python 稱為第一語言?

因為python適應了人工智能時代:

  • 人工智能時代對于代碼的簡便性有很大要求,像傳統的C/CPP/Java學習較為復雜,學習路線長,對于很多零基礎的人入門困難。
  • python的兼容性:python能夠導入各種語言的包,從而在調用cpp寫的ML/DL的包時比其它語言簡單。
  • python語法簡單:不需要太多的條條框框,沒有繁瑣的格式,簡單易調bug。

Python有那么神嗎

看到這里,一定會有人提出疑問:“Python真的有那么神嗎?網絡上有這樣一句話:在人工智能時代,不懂Python語言,你就是“文盲”!由此,就可以看出Python在當今時代的“江湖地位”了。

Python是編程界一種通用語言,廣泛的運用在許多領域。有數據統計,在美國IT的招聘市場上,Python是最受歡迎的編程語言,會Python的技術人員,也會優先獲得工作機會。可以說,在互聯網時代,掌握了Python就是掌握了一門硬性“技術”!

那么Python具體有哪些好處呢?通過職場人的反饋,主要體現在以下幾個方面:

Python的優勢

關于Python有句比較有名的話:”人生苦短,我用Python。“

最主要的原因,是因為Python簡潔、可讀性強,要實現同樣功能,Python的代碼量明顯少于Java、C++等語言,意味著可以縮短開發周期,提升開發效率。

1、掌握Python,可以找到優質好工作

我的一個表弟就是一個通過掌握Python語言,而找到好工作的例子之一。現在還有很多人,了解到Python好處后,通過學習找到自己滿意的工作。而且可以通過Python篩選到更適合自己的工作。

2、掌握Python,可以獲得一線城市的待遇

有數據顯示,善于運用Python的崗位,年薪至少在10w-20w之間。除了北上廣以外,即便在二三線城市,薪資待遇也可以達到一線城市的水平。

現在的市場,大量需要掌握Python開發的人,因此,不管你未來身處哪個城市,都能夠通過Python獲得一份滿意的收入。

3、掌握Python,工作可以省時省力

朋友圈里,一位自由職業的寶媽,掌握了Python語言后,開始做自媒體賬號,每天收入至少可以達500+。她表示:學會Python之后,寫文章再也不像之前那樣苦思冥想,省出不少時間,可以好好照顧寶寶。如今的她既提高了收入,又擁有了更多的時間做其他事情。

有部分通過Python很好的養活自己,也有部分人,通過Python來提升自己的工作競爭力。Python的適用性非常高,尤其是在開發中,能夠幫助開發者更快,更高效的建構安全的Web應用程序。

接下來舉幾個直觀的例子

1.文件讀寫:

Python:

with open("file.txt", "r") as file:content = file.read()print(content)

Java:

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;public class FileOperations {public static void main(String[] args) {try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("file.txt"))) {String line;while ((line = reader.readLine()) != null) {System.out.println(line);}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
}

C++:

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
int main() {std::ifstream file("file.txt");if (file.is_open()) {std::string line;while (std::getline(file, line)) {std::cout << line << std::endl;}file.close();} else {std::cout << "Unable to open file" << std::endl;}return 0;
}

在實現文件讀寫過程中,Python 使用了上下文管理器(Context Manager)來自動處理文件的打開和關閉,而 Java 和 C++ 需要使用更多的語句來完成同樣的任務。

2.列表操作:

Python:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = [num ** 2 for num in numbers]
print(squared_numbers)

Java:

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class ListOperations {public static void main(String[] args) {List<Integer> numbers = new ArrayList<>();numbers.add(1);numbers.add(2);numbers.add(3);numbers.add(4);numbers.add(5);List<Integer> squaredNumbers = new ArrayList<>();for (int num : numbers) {squaredNumbers.add(num * num);}System.out.println(squaredNumbers);}
}

C++:

#include <iostream>
#include <vector>
int main() {std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};std::vector<int> squaredNumbers;for (int num : numbers) {squaredNumbers.push_back(num * num);}for (int num : squaredNumbers) {std::cout << num << " ";}std::cout << std::endl;return 0;
}

列表操作中,Python可以使用列表推導式(List Comprehension)來簡潔地生成一個新的列表,而 Java 和 C++ 需要使用循環和額外的語句。

3.機器學習的線性回歸案例:

Python:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression# 生成隨機數據
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])# 創建線性回歸模型
model = LinearRegression()# 訓練模型
model.fit(X, y)# 預測
x_test = np.array([[6]])
y_pred = model.predict(x_test)print(y_pred)

Java:

import org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegression;public class LinearRegressionExample {public static void main(String[] args) {double[] X = {1, 2, 3, 4, 5};double[] y = {2, 4, 6, 8, 10};SimpleRegression model = new SimpleRegression();for (int i = 0; i < X.length; i++) {model.addData(X[i], y[i]);}double x_test = 6;double y_pred = model.predict(x_test);System.out.println(y_pred);}
}

C++:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <numeric>
double linearRegression(const std::vector<double>& X, const std::vector<double>& y, double x_test) {double sumX = std::accumulate(X.begin(), X.end(), 0.0);double sumY = std::accumulate(y.begin(), y.end(), 0.0);double sumXY = 0.0;double sumX2 = 0.0;for (int i = 0; i < X.size(); i++) {sumXY += X[i] * y[i];sumX2 += X[i] * X[i];}double meanX = sumX / X.size();double meanY = sumY / y.size();double slope = (sumXY - X.size() * meanX * meanY) / (sumX2 - X.size() * meanX * meanX);double intercept = meanY - slope * meanX;return slope * x_test + intercept;
}int main() {std::vector<double> X = {1, 2, 3, 4, 5};std::vector<double> y = {2, 4, 6, 8, 10};double x_test = 6;double y_pred = linearRegression(X, y, x_test);std::cout << y_pred << std::endl;return 0;
}

可以看出,Python 使用了 Scikit-learn 庫提供的 LinearRegression 類來實現線性回歸,更方便快捷。而 Java需要額外的循環操作來將數據添加進線性模型, C++ 則需要手動計算回歸系數和截距。

當然,從運行效率的角度來說,Python的速度比Java、 C++慢。但人工智能有時需要的是快速構建模型并檢驗模型效果,使用Python可以明顯減少開發時長。

除此之外,Python還有以下優點:

  • Python易學易用,語法清晰,初學者能夠更容易入門
  • Python擁有豐富的第三方庫和框架,包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch等,這些庫和框架封裝了用于數據處理、數據可視化、特征工程、模型開發和深度學習的工具和函數,使得完成機器學習項目變得更加容易。
  • Python有龐大的開發者社區,能找到豐富的機器學習的示例代碼。社區中也有很多開源項目和貢獻者,對機器學習工具進行不斷改進和擴展。
  • Python是一種跨平臺語言,可以在多個操作系統上運行,這使得開發者可以輕松地在不同環境中共享代碼和模型。
  • Python支持大規模數據處理和分析,可以與Hadoop、Spark和云計算平臺集成,使其在處理大規模數據集時表現出色。

如何學習Python

可見Python有很多優點,而如何學習Python呢?我認為可以分成Python基礎知識和Python人工智能實踐兩部分。

Python基礎知識的學習,非常推薦這本《Python編程:從入門到實踐》。

這本書不要求有Python編程基礎,包含基礎知識和游戲、數據可視化、Web應用三個項目實戰的部分,非常適合初學者。

對于Python基礎知識,主要需要掌握:

  • Python基本語法
  • 理解變量和數據類型
  • 掌握基本操作符、控制結構、函數
  • 掌握面向對象編程、模塊(module)和庫(package)
  • 掌握文件操作和異常處理方法

這些內容都可以從《Python編程:從入門到實踐》這本書里學習到~學完之后可以根據上面列舉的要點回憶鞏固一下。

掌握了Python基礎,就需要進一步結合人工智能的項目來進行實踐。

人工智能是一個比較泛的計算機科學領域,旨在使計算機系統能夠具備包括理解語言、解決問題、學習、感知環境、做出決策等人類智慧。它涵蓋了多種技術和方法,包括專家系統、規則基礎系統、機器學習、計算機視覺、自然語言處理等。

機器學習是其中一個比較重要的分支,以機器學習Python編程實踐為例,重要的是要多看代碼和多實踐。

有以下幾種方式接觸到Python機器學習項目的代碼:

1.去Kaggle(著名的在線數據科學競賽平臺和社區,它提供了真實的數據集和各類問題)的Code模塊找到一些機器學習項目代碼。比如下圖是一個使用分布估計算法和深度神經網絡來監測軟件缺陷的項目代碼,每一步的原因和運行結果都會展示在上面,便于理解。

2.去Github(全球最大的代碼開源社區之一)找一些Machine Learning為關鍵詞的項目,直接看代碼。這種方式找到的代碼可能沒有注釋和背景說明,會有一定的理解難度。

3.去Python Sklearn、tensorflow、keras的官方文檔上看。 比如sklearn庫的官方文檔就提供了比較豐富的示例。但這里面的示例可能會省去數據預處理、數據探查等機器學習項目必備的步驟,只涉及模型調用和訓練過程的示例。

4.去CSDN上也能檢索到開發者分享的一些機器學習實踐代碼,比較適合英文閱讀有困難的人群。不過代碼可能不夠全、不夠新。

剛剛入門時,在看代碼的過程中,我常常會遇到一些看不懂的地方,需要去各種地方查閱資料,一研究就是大半天。

關于Python技術儲備

學好 Python 不論是就業還是做副業賺錢都不錯,但要學會 Python 還是要有一個學習規劃。最后大家分享一份全套的 Python 學習資料,給那些想學習 Python 的小伙伴們一點幫助!

整理出了一套系統的學習路線,這套資料涵蓋了諸多學習內容:開發工具,基礎視頻教程,項目實戰源碼,51本電子書籍,100道練習題等。相信可以幫助大家在最短的時間內,能達到事半功倍效果,用來復習也是非常不錯的。

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Python所有方向的技術點做的整理,形成各個領域的知識點匯總,它的用處就在于,你可以按照上面的知識點去找對應的學習資源,保證自己學得較為全面。

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觀看零基礎學習視頻,看視頻學習是最快捷也是最有效果的方式,跟著視頻中老師的思路,從基礎到深入,還是很容易入門的。

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光學理論是沒用的,要學會跟著一起敲,要動手實操,才能將自己的所學運用到實際當中去,這時候可以搞點實戰案例來學習。

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