学 Python 都用来干嘛的?

如果你还没有开始使用Python,答应我,把这个回答看完,如果你真的学习并深入使用过Python,我想你一定会爱上他,并且对于Python的未来充满期待。

对于Python而言,不光是简洁的语法,它广泛的应用场景,完善的语言生态,丰富的库,都吸引着我不断地探索,接下来,我分两个方向和大家聊一聊 Python在各个领域中的降龙伏虎之能,不要走开,我们一起探索一下。

首先来说一下极其推荐的方向:

1、数据分析

可能几年之前,说到数据分析,你并不会想到Python,但不知从什么时候开始,数据分析师的简历上,Python已经成了最亮眼的加分项。各种数据分析框架的出现,让Python这种本就极其简单的语言更加方便易用,让数据分析师可以将更多的经历放在数据本身。而后随之而来的各种数据可视化框架,也让数据分析工作不再需要切换不同的语言不同的软件,将所有的工作集中交给Python,他都可以用最简单便捷的方式帮你完成。

2、科学计算

曾几何时,讲到科学计算,我们想到的就是几个头发花白的老教授在实验室里不停的计算,但如今,我们每个人都可以站在巨人的肩膀上进行科学计算,这个巨人就是丰富的科学计算库,我们只需要几行或者十几行代码就可以做到数据的预测,评估,图像的判别,修复,路线的规划,修改等,随着近几年Facebook,Google,百度等大厂的加入,Python在科学计算方向的地位水涨创高,现在已经成为数据挖掘,机器学习,人工智能等的第一编程语言,相信过不了多久,可能我们人人都是数据科学家吧。

3、大数据框架

大数据现在可是风口,不亚于10年左右的移动互联,怎么能少了Python的身影呢!近几年Python你在大数据领域的发展也是风生水起,虽然无论是实时还是离线计算,Python你的性能都是远不如Scala与Java的,但是Python的易用性,以及丰富的库,大大提高了大数据开发者的工作效率,同时,Python能够更好的兼容各种科学计算库,让大数据的开发从根本上规避了各种复杂的技术问题,摆在我们面签的更多是业务,程序员的个人能力被各种框架无限放大,知道项目上线前的一刻,你可能还不知道自己原来如此优秀。

4、脚本开发

通常,脚本编写是指编写小程序以让简单任务自动化。从简单的定时开机关机,批量修改删除文件,到复杂的游戏外挂,自动抢票,整点自动秒杀,再到企业级的定时任务脚本,自动化运维,自动化测试等等都是脚本的应用,简单的开发过程,以及强大的功能,让Python可以在脚本编写领域和Shell有一较高下之力。

5、爬虫

说道Python就不得不说说爬虫,很多人了解Python都是从爬虫开始的, 至于为什么,我只能说,贴近生活,简单高效,既可以解决工作,生活中的数据需求,又可以做些私活赚点外快,何乐而不为呢?

6、Web框架

很多人都认为Web方向是Java的赛道,没错,现在市场上90%的web服务还是java实现的,但是由于Python服务的简单高效以及完美的扩展性,让技术门槛变得非常低,几行代码就可以制作一个简易的Web服务器,现在有多少大学生的第一个博客项目就是Python编写的呢?

再说一下可以做,但不推荐的方向:

1、嵌入式应用

对于嵌入式应用,我不在行,但是我知道Python可以配合Rasberry Pi工作。它在那些硬件发烧友中非常流行。

2、游戏

您可以用PyGame库来开发游戏,但是,它不是最流行的游戏引擎。如果把游戏作为兴趣爱好,您可以用它来构建项目,但是,如果您真的要做游戏开发,我个人不建议选择它。

相反,我推荐您用Unity的C#脚本,它是最流行的游戏引擎之一。它允许您在很多平台上构建游戏,这些平台包括:Mac、Windows、iOS和安卓。

3、桌面应用

您可以用Python的Tkinter来开发,但是它似乎不是最流行的选择。相反,用Java、C#和C++等语言开发桌面应用看起来更流行。最近,一些公司也已经开始使用JavaScript来创建桌面应用程序了。比如,Slack的桌面应用程序是用Electron来构建的。它允许您用JavaScript来构建桌面应用。

就我个人来说,如果我要构建一个桌面应用,我会用JavaScript。它允许您复用Web版本的某些代码(如果有的话)。

当然,Python的能量不仅仅如此!!!我们一起期待Python带给我们的其他震撼吧。

希望我的解答可以对大家有所帮助,也欢迎大家随时补充交流。

### Python 中 `fit` 方法的用途与解释 在机器学习和数据科领域,`fit` 方法是一个核心函数,主要用于训练模型。以下是关于 `fit` 方法的详细解释: `fit` 方法的主要功能是通过提供的训练数据调整模型参数,以使模型能够尽可能好地拟合数据[^3]。此过程通常涉及最小化损失函数(Loss Function),从而优化模型权重或参数。 #### 1. `fit` 方法的基本概念 在 scikit-learn 库中,`fit` 方法被广泛应用于各种机器学习算法。例如,在监督习中,`fit` 方法会接收输入特征(X)和目标变量(y),并通过一系列计算步骤更新模型参数。对于无监督习,`fit` 方法仅接收输入特征(X),并根据数据分布调整模型参数[^4]。 ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建线性回归模型实例 model = LinearRegression() # 使用 fit 方法训练模型 model.fit(X_train, y_train) ``` 上述代码展示了如何使用 `fit` 方法训练一个线性回归模型。`X_train` 是输入特征矩阵,`y_train` 是目标变量向量。 #### 2. `fit` 方法的工作原理 `fit` 方法的核心在于优化模型参数。具体来说: - 在监督习中,模型尝试找到输入特征和目标变量之间的映射关系。 - 在无监督习中,模型尝试挖掘数据中的潜在结构或模式。 以 K-Means 聚类为例,`fit` 方法会迭代调整簇中心的位置,直到满足收敛条件或达到最大迭代次数[^5]。 ```python from sklearn.cluster import KMeans # 创建 KMeans 模型实例 kmeans = KMeans(n_clusters=3) # 使用 fit 方法训练模型 kmeans.fit(X) ``` #### 3. `fit` 方法的扩展 除了单独的 `fit` 方法外,scikit-learn 还提供了其他变体方法,例如 `fit_transform` 和 `fit_predict`。这些方法结合了训练和转换/预测的功能,适用于需要同时完成两个操作的场景[^6]。 ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 创建标准化器实例 scaler = StandardScaler() # 使用 fit_transform 方法训练并转换数据 X_scaled = scaler.fit_transform(X) ``` #### 4. 注意事项 - 在调用 `fit` 方法之前,确保数据已经过适当的预处理,例如缺失值填充、特征缩放等。 - 对于分类任务,目标变量应为整数编码或独热编码形式。 - 避免过度拟合(Overfitting),可以通过交叉验证或正则化技术来缓解。
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