26、Python编程与神经进化实践指南

Python编程与神经进化实践指南

1. Python编码技巧

1.1 学习常用机器学习库

要掌握Python，需学习流行的机器学习库，如NumPy（https://numpy.org）、pandas（https://pandas.pydata.org）和Scikit - learn（https://scikit - learn.org/stable/）。掌握这些库能让你在数据处理和分析方面拥有强大能力，避免许多错误，还便于调试实验结果。

1.2 了解面向对象编程范式

学习面向对象编程范式，可让你编写干净、易于维护和理解的源代码。你可以从https://www.datacamp.com/community/tutorials/python - oop - tutorial开始学习。

1.3 代码模块化

不要把所有代码写在一个大函数里，应将代码拆分成更小的可重用块，以函数或类的形式实现，这样可在多个项目中复用，也便于调试。

1.4 打印调试输出

打印相关的调试输出，有助于理解代码实现过程中发生的情况。足够的调试输出能让你明白执行过程中哪里出了问题。

1.5 编写代码注释

在源代码中为函数、类和复杂的地方编写注释。好的注释能显著提高代码的可理解性，在开始实现之前写注释也有助于理清思路。给函数写注释时，要描述所有输入和输出参数及其默认值（如果有的话）。

1.6 学习Python标准库

如果决定继续使用Python，花些时间学习Python标准库。Python是一种成熟的编程语言，其标准