這篇文章主要介紹了python有哪些用途,具有一定借鑒價值,需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。
]
python都可以用來做什么?下面給大家介紹一下Python的應用方向:
01 Web開發
Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web開發中非常流行。
這些Web框架可以幫助你用Python編寫服務器端代碼(后端代碼)。這是在你的額服務器上運行的代碼,而不是運行在用戶設備和瀏覽器的代碼(前端代碼)。
02 數據科學
數據科學,這里包括機器學習,數據分析和數據可視化。
1. 機器學習是什么
假設你想開發一個能夠自動檢測圖片內容的程序。給出圖1,你希望程序識別這是一只狗。
給出圖2,希望程序能識別這是一張桌子。
你可能會說,我可以寫一些代碼來做到這點。例如,如果圖片中有很多淺棕色像素,那么可以識別是狗。
或者可以檢測圖片中的邊緣,如果有很多直的邊緣,那么就是桌子。
但這種方法很快就不好用了。如果圖片中的狗不是棕色毛的怎么辦?如果圖片只顯示桌子的圓形部分怎么辦?
這里就需要用到機器學習了。
機器學習通過實現算法,該算法能夠自動檢測輸入中的模式。
例如,你將1000張狗的圖片和1000張桌子的圖片輸入給機器學習算法,讓它掌握狗和桌子間的區別。那么當你給出新的圖片讓它識別是狗還是桌子時,它就能夠進行判斷。
這有點類似孩子學習新事物的方式。孩子是如何學習認知狗或桌子的呢?就是通過大量的例子。
你不會明確告訴孩子:“如果某個毛茸茸的東西有淺棕色的毛發,那么就可能是狗?!?/p>
你會說,“這是狗,這也是狗。而這是桌子,那個也是桌子?!?/p>
機器學習算法的方式大致相同。
我們可以將相同的想法應用于:
推薦系統:比如YouTube,亞馬遜和Netflix
人臉識別
語音識別
以及其他應用。
你聽過的熱門機器學習算法包括:
神經網絡
深度學習
支持向量機
隨機森林
你可以使用上述任何算法來解決前面提到的圖片標簽問題。
2. 將Python用于機器學習
有一些熱門的機器學習庫和Python框架。其中兩個最熱門的是scikit-learn和TensorFlow。
scikit-learn帶有一些內置的熱門機器學習算法。
TensorFlow是一個低級庫,能讓你創建自定義機器學習算法。
如果你剛開始進行機器學習項目,建議你先從scikit-learn開始。如果你開始遇到效率問題,那么可以使用TensorFlow。
3. 數據分析和數據可視化
假設你在一家在線銷售產品的公司工作。作為數據分析師,你會繪制這樣的條形圖。
從這張圖中可以看到在某個周日,男性用戶購買了400多件產品,女性用戶購買了350件產品。
作為數據分析師,對此你會提出一些可能的解釋。明顯的解釋是,該產品在男性用戶中更受歡迎。另一種是樣本量太小,而這種差異是偶然的。還可能呢是由于某種原因,男性往往在周日才購買該產品。
為了理解哪種解釋是正確的,你可以繪制另一個圖。
03 腳本
什么是腳本?
腳本通常是指編寫能夠自動執行簡單任務的小程序。
比如公司有郵件支持系統,用來回復客戶通過郵件發送給我們的問題。
如果要計算包含關鍵字的郵件數量,以便分析我們收到的電子郵件。這可以手動完成,但可以通過寫了一個簡單的腳本來自動執行此任務。
Ruby對于這類任務來說是個不錯的選擇。Python適合這類任務,因為它語法簡單,易于編寫,而且進行測試也很快。
04 其他用途
1. 嵌入式應用
我不是這方面的專家,但我知道Python可以與Rasberry Pi一起用,在硬件愛好者中很流行。
2. 游戲開發
你可以用PyGame來開發游戲,但這并不是最受歡迎的游戲引擎。你可以用它來開發業余愛好項目,但如果你對游戲開發很認真,建議不要選它。
我建議使用Unity的C#,這是最受歡迎的游戲引擎之一。它能讓你為許多平臺開發游戲,包括Mac、Windows、iOS和Android。
3. 桌面應用
你可以用Python的Tkinter,但這并不是最熱門的選擇。Java,C#和C ++等語言似乎更受歡迎。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享python有哪些用途內容對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,遇到問題就找億速云,詳細的解決方法等著你來學習!
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。