大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python算法学习的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python算法学习的解答,让我们一起看看吧。
学Python一定要会算法吗?
作为一个以python为主要编程语言的程序员,我谈谈自己的的看法。
至于学python是不是一定要会算法,我们可以从python的主要应用领域来考虑。
1,第一个主要应用领域是web开发,web开发的框架很多,比如比较出名的Django等。你需要掌握的知识包括python开发框架,数据库,前端知识,linux系统,数据结构等等 整体来说对算法的要求不是很高。
2,第二主要应用领域是自动化运维,比如saltstack等自动化平台。除了数据库,linux系统等,还要学nagios,buildbot等自动化运维监控,部署等工具。对算法的要求不是特别高。
3,第三个主要应用是科学计算,需要掌握numpy,scipy,matplotlib等众多数值处理工具,对机器学习算法学习有一定要求,python非常适合做科学计算,绘制高质量2d和3d的图像等。
4,第四个主要应用是爬虫,大部分互联网公司都会布置自己网络爬虫,网络爬虫的效率和准确性是至关重要的,所以对数据结构和算法的要求比较高。
5,第五个主要应用是数据分析,这是python应用的主要领域之一,对机器学习,深度学习有很高的要求。
6,第六个主要应用是人工智能,算法岗,需要对大量机器学习,深度学习,神经网络有深入的理解。
但是,python中的数据分析的,人工智能,爬虫,科学计算,是主流应用领域,有大量就职岗位需求。python web开发,python自动化运维就业市场比较窄。
所以说如果学python就业建议学习算法,对于web开发等岗位,java或许是更好的选择。
很高兴回答你这个问题,下面小编按照如下几个方面回答你的问题:
Python,(发音:paɪθən)是一种面向对象、直译式电脑编程语言,也是一种功能强大的通用型语言,已经具有近二十年的发展历史,成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库,能够轻松完成很多常见的任务。它的语法非常简捷和清晰,与其它大多数程序设计语言不一样,它使用缩进来定义语句。
2,Python可以用来做什么?
Web开发、科学计算、网络爬虫、等等
3,学习Python是否一定要算法?
是否需要掌握算法,可以根据我们所写的程序进行确定,下面小编列举一个Python编程的实例:
首先点对python有深入了解,说实在的算法这东西吧,首先最主要的还是应付面试,面试总是会有那么一两道面试题是算法题,为了应付面试还是在面试前搞一搞吧,如果不是专门做算法的,不需要对算法有太深入的了解,要不然算法工程师去干吗啊
学python是肯定会涉及算法的,像数据结构,数据分析一定会有算法存在,如果不会算法,后面的学习很难继续下去,而且学编程语言必须要学算法,算法是作为程序员的底层能力的体现,算法首先是可以培养自己的逻辑思维能力,这也是程序员的一个必备客观因素,其次,计算机是一个强大的数据处理系统,算法可以帮助更好的解析,最后,python的最终发展方向是人工智能,人工智能的很多功能必定要通过算法来实现的
北京尚学堂的python课程是从0基础开始学习的,由浅入深,逐步提升,线上线下都有开班,python是近几年最或的语言,不仅是因为工作前景号,最重要的是简单易掌握,python语言简洁高效,是一门胶水语言,可以很好的和任何一门语言相融合,学完python以后还可以考虑发展人工智能,这也是行业前景,这些都必须要求掌握算法能力
百战程序员IT问题专业解答
刚开始入门不是必须学好算法的,但是随着技术的深入,还是需要的,不然只能干点"搬砖"的活儿。
1.学好软件开发离不开 计算机理论基础 ,如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等,如果热爱这门技术,这些都是不问题,先入门,这些慢慢的都可以补上。
2.关于算法,它是软件开发的灵魂,没有好的算法写不出优秀的程序。
3.如何学习算法,首先选取经典算法教材,基础的先从《数据结构》学起,里面有些基础算法,然后再去学专门的算法(其实把数据结构范畴的算法学好,一般就够用了),还有网上有很多论坛,算法网站,为了吸引眼球 一般都做的浅显易懂。还有大部分算法为c语言,但语言在算法层面都相通的,明白算法模型才是最重要的
4.万事开头难,只要入门,剩下的就是慢慢经营这门技术就行了。算法在实践中学的最快也最牢固。
python初学者必备十大算法?
1. K均值聚类算法(K-Means Clustering)
2. 逻辑回归(Logistic Regression)
3. 决策树(Decision Tree)
4. 支持向量机(Support Vector Machine)
5. 朴素贝叶斯(Naive Bayes)
6. 随机森林(Random Forest)
7. XGBoost(Extreme Gradient Boosting)
8. AdaBoost(Adaptive Boosting)
9. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network)
10. 长短期记忆(Long Short Term Memory)
为什么有些算法岗位,需要用c++而不是python?
各有所长,Python有它的得到之处,C++亦是如此。还有啊,机器视觉不等于人工智能。视觉方向更多是偏向于图形学,计算机图形学什么的,C语言、C#、C++都是这方面的利器。
从事软件开发多年,从理论上讲算法适用于任何的编程语言,算法在实际工作过程中就是为了工作效率,如果什么事情都是按照穷举法或者别的串行的方式效率会太低了,算法能够极大程度的提升效率,算法其实就是执行一系列的指令在规定的时间内拿到输出结果,从这点看时间是存在边界的,要讲求时效性。
说到效率性方面问题就会涉及到编程语言的执行效率,如果不是解决实际的问题,单纯比较编程语言执行的效率没有太大的意义,一件事如果用两种编程语言都能搞定的情况下,谁用的时间最短而且消耗的精力最小就采用谁,说到python语言在人工智能里面算是明星编程语言了,有人称之为胶水语言,能够把各种编程语言组合在一起工作,现在很多人喊着学习人工智能搞定python就能差不多了,人工智能这个大学科够我们研究一辈子的,只不过入口的编程语言采用的python,相当于C语言里面的主函数入口,至于里面怎么实现未必都是采用python完成。
现在看多算法岗位上要求的编程语言基本上C/C++两种,一旦涉及到算法涉及到非常复杂的运算,就要讲求执行效率,在编程语言里面机能有面向对象编程机制,又能调用底层的实现模块,C++是非常合适的编程语言,现在都是在喊着底层的编程语言不吃香了,人工智能这块又将推动一大块,但是入门的门槛提升了许多,普通的c++工程师很难胜任这种职位,既懂得C++又能玩转高级算法的高级人才是现在各大企业争抢的重点。
所以讲学了python只能人工智能的敲门砖,真正底层涉及到复杂的算法,还得底层语言更加靠得住,在上层调用形式上还是采用python方式,底层的优化还是离不开C/C++,现在算法岗位属于非常稀缺的职位,据说一个博士毕业的高级算法人才,不是很懂编程的都能年薪60+了,可见这个职位是多么的稀缺。
对于一个真正的技术人员,不要迷信什么编程语言有多么的厉害,关键看解决实际问题的能力,人工智能也好,编程技巧也罢主要还是为了解决实际问题,最终落实到解决实际能力,也不要过份在自己设置界限一定要学好哪种编程语言,语言语法特性再漂亮距离解决实际问题很遥远其实意义也不是很大。落实到具体的程序员,一个程序员要的就是解决问题能力以及实际执行力,不要沉迷于是中级工程师还是高级工程师,概念性的炒作都不如解决实际问题有用。
希望能帮到你。
C/C++是比较底层的语言,可以对CPU/内存等计算机资源特别是硬件进行非常精细的控制,算法运算做到最精细自然要使用它们。
但是它们的优点自然也是他们的缺点,精细的操作自然需要精细的编程,精细的编程自然需要繁复的语言设定,比如什么是指针什么是指针函数什么是函数指针……等你搞清这些佶屈聱牙的概念,你大概也没有写代码的冲动了。更何况,你想写出高性能的代码,这些概念是必须精通的
python有一个很重要的特性,就是所谓的“胶水语言”,“胶水”的意思就是,它可以把不同语言编写的代码模块组合在一起,然后统一通过python去调用。其实绝大多数算法库都是使用C/C++编写,然后提供python的接口供用户使用,毕竟大部分人只需要知道怎么调用封装好的算法就好。但你要想实现自己的算法就必须会C/C++
打个不是很恰当的比方,python就像电视遥控器,C/C++就像遥控器里的电板,平时你想换换台,你只要按按钮就好。但是有一天你就是要个把画面旋转九十度的功能,而遥控器上没有这个功能,但是拆了遥控器电板插几个元件就能实现,你咋办?
这个问题,从企业角度来谈,企业要盈利,那就得买产品。 在整个工程中,算法只是很小的一部分,而所有的业务代码,几乎都是用c/c++写的,主要还是性能和速度的考虑。
举个例子,一个模型的后处理代码用python写,运行80ms.用c++写,6ms运行完。怎么选?肯定用c++.
在工业界,模型开发,越来越软件和硬件结合,抛开硬件性能在工业界谈模型性能是很搞笑的。
企业中,也有专门只做模型开发的职位,做算法预言的研究岗位。但是需求量很低。
大多数不偏工程应用的算法岗位,也是发挥搬运工技能,还是鬼斧神工的修改技能,把这些来源的算法,巧妙的用的符合硬件性能。
我公司算法开发已经形成流水性,模型训练 好坏,已经不看召回率,精度等这些指标,只要解决场景需求,那就可以包装了卖钱。
目前在参与轻量级模型压缩和加速平台建设。接下来两年,算法工程师的定位,应该要回归软件工程师的本质。
工具的大量涌现,再也不是 你跑了模型就可以说是算法工程师,不会点工程能力,代码,工程师这个职位还是别干了。而真正做算法的那些人,要求会更好,毕竟他们又要去开坑新的土壤了。
能用个python就叫算法工程师的泡沫,是该爆了。 企业追逐人才回归理性。
计算机视觉用opencv的话,c++用的比较多,所以计算机视觉算法工程师要求会c++
Python在ai算法应用的广的一大原因是,库多
而那些库,很多都是c,c++编写的,用Python封装起来
算法工程师不能流于表面调调api完事,如果要深度优化,需要自己重新写库或者修改库。至于为什么内部用c,c++,因为性能高啊,小数据量可能感受不出来,但ai大部分都是超大规模数据,c,c++的性能优势会体现的很明显
通信算法工程师需要学python吗?
但是我个人来说,除非科研,最好少用matlab,用C++和python对你有好处的。并不是说是matlab不好,只是不适合你找工作而已。C++的话,相对来说用处广点,但是很多需要自己实现的,可能自己写代码的时间多点。Python的话,最推荐你,首先连谷歌这种公司,貌似用Python的也很多吧(哈哈,虽然会Python也不一定能去);再者,Python属于脚本语言,用途毋庸置疑了,可以和很多种语言很好的兼容,“胶水语言”的名号不是盖的;最后,我个人感觉,Python的代码也挺简单的,用熟练了的话,感觉和matlab差不多了。到此,以上就是小编对于python算法学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python算法学习的4点解答对大家有用。