Wofür kann Python verwendet werden?

Wofür kann Python verwendet werden? Lassen Sie mich Ihnen die Anwendungsrichtung von Python vorstellen:

01 Webentwicklung

Auf Python basierende Web-Frameworks wie Django und Flask haben kürzlich begonnen wurde in der Webentwicklung verwendet. Sehr beliebt in.

Diese Web-Frameworks können Ihnen beim Schreiben von serverseitigem Code (Back-End-Code) in Python helfen. Dies ist der Code, der auf Ihrem Server ausgeführt wird, nicht der Code, der auf dem Gerät und Browser des Benutzers ausgeführt wird (Front-End-Code).

02 Data Science

Data Science, einschließlich maschinellem Lernen, Datenanalyse und Datenvisualisierung.

1. Was ist maschinelles Lernen?

Angenommen, Sie möchten ein Programm entwickeln, das den Inhalt von Bildern automatisch erkennen kann. In Abbildung 1 möchten Sie, dass das Programm erkennt, dass es sich um einen Hund handelt.

Anhand von Abbildung 2 hoffe ich, dass das Programm erkennen kann, dass es sich um eine Tabelle handelt.

Man könnte sagen, ich kann dafür Code schreiben. Wenn das Bild beispielsweise viele hellbraune Pixel enthält, kann es als Hund identifiziert werden.

Oder Sie können die Kanten im Bild erkennen. Wenn es viele gerade Kanten gibt, handelt es sich um einen Tisch.

Aber diese Methode wird schnell unwirksam. Was ist, wenn der Hund auf dem Bild kein braunes Fell hat? Was ist, wenn das Bild nur den runden Teil des Tisches zeigt?

Hier ist maschinelles Lernen gefragt.

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Maschinelles Lernen implementiert Algorithmen, die Muster in Eingaben automatisch erkennen können.

Zum Beispiel geben Sie 1.000 Bilder von Hunden und 1.000 Bilder von Tischen in einen maschinellen Lernalgorithmus ein, damit dieser den Unterschied zwischen Hunden und Tischen lernen kann. Wenn Sie ihm dann ein neues Foto geben und ihn bitten, zu erkennen, ob es sich um einen Hund oder einen Tisch handelt, kann er ein Urteil fällen.

Das ähnelt ein wenig der Art und Weise, wie Kinder neue Dinge lernen. Wie lernen Kinder, Hunde oder Tische zu erkennen? Nur anhand vieler Beispiele.

Sie würden Ihrem Kind nicht ausdrücklich sagen: „Wenn etwas Pelziges hellbraunes Haar hat, ist es wahrscheinlich ein Hund.“

Sie würden sagen: „Das ist ein Hund, und das ist.“ Hund. Und das ist eine Tabelle, und das ist eine Tabelle. „

Maschinelle Lernalgorithmen funktionieren auf die gleiche Weise.

Wir können die gleiche Idee anwenden auf:

Empfehlungssysteme: wie YouTube, Amazon und Netflix

Gesichtserkennung

Spracherkennung

und andere Anwendungen.

Zu den beliebten Algorithmen für maschinelles Lernen, von denen Sie gehört haben, gehören:

Neuronales Netzwerk

Deep Learning

Support Vector Machine

Random Forest

Sie können jeden der oben genannten Algorithmen verwenden, um das zuvor erwähnte Bildbeschriftungsproblem zu lösen.

2. Verwenden Sie Python für maschinelles Lernen

Es gibt einige beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen und Python-Frameworks. Zwei der beliebtesten sind scikit-learn und TensorFlow.

scikit-learn verfügt über einige integrierte Algorithmen für maschinelles Lernen.

TensorFlow ist eine Low-Level-Bibliothek, mit der Sie benutzerdefinierte Algorithmen für maschinelles Lernen erstellen können.

Wenn Sie gerade ein maschinelles Lernprojekt starten, wird empfohlen, mit scikit-learn zu beginnen. Wenn Sie Effizienzprobleme haben, verwenden Sie TensorFlow.

3. Datenanalyse und Datenvisualisierung

Angenommen, Sie arbeiten für ein Unternehmen, das Produkte online verkauft. Als Datenanalyst würden Sie ein Balkendiagramm wie dieses zeichnen.

Auf diesem Bild können Sie sehen, dass an einem bestimmten Sonntag männliche Benutzer mehr als 400 Produkte und weibliche Benutzer 350 Produkte gekauft haben.

Als Datenanalyst werden Sie hierfür einige mögliche Erklärungen finden. Die offensichtliche Erklärung ist, dass das Produkt bei männlichen Nutzern beliebter ist. Das andere ist, dass die Stichprobengröße zu klein ist und der Unterschied auf Zufall zurückzuführen ist. Es ist auch möglich, dass Männer das Produkt aus irgendeinem Grund dazu neigen, das Produkt sonntags zu kaufen.

Um zu verstehen, welche Interpretation richtig ist, können Sie ein weiteres Diagramm zeichnen.

03 Skript

Was ist ein Skript?

Scripting bezieht sich normalerweise auf das Schreiben kleiner Programme, die einfache Aufgaben automatisieren können.

Zum Beispiel verfügt das Unternehmen über ein E-Mail-Supportsystem, um auf Fragen zu antworten, die uns Kunden per E-Mail senden.

Wenn Sie die Anzahl der E-Mails mit Schlüsselwörtern zählen möchten, um die E-Mails zu analysieren, die wir erhalten. Dies kann manuell erfolgen, Sie können diese Aufgabe jedoch automatisieren, indem Sie ein einfaches Skript schreiben.

Ruby ist eine gute Wahl für diese Art von Aufgabe. Python eignet sich für diese Art von Aufgaben, da es eine einfache Syntax hat, einfach zu schreiben und schnell zu testen ist.

04 Andere Verwendungen

1. Eingebettete Anwendungen

Ich bin kein Experte auf diesem Gebiet, aber ich weiß, dass Python mit Rasberry verwendet werden kann Pi, beliebt bei Hardware-Enthusiasten.

2. Spieleentwicklung

Sie können PyGame zum Entwickeln von Spielen verwenden, es ist jedoch nicht die beliebteste Spiele-Engine. Sie können damit Hobbyprojekte entwickeln, aber wenn Sie es mit der Spieleentwicklung ernst meinen, ist es nicht zu empfehlen.

Ich empfehle die Verwendung von C# von Unity, einer der beliebtesten Spiele-Engines. Damit können Sie Spiele für viele Plattformen entwickeln, darunter Mac, Windows, iOS und Android.

3. Desktop-Anwendung

Sie können Pythons Tkinter verwenden, dies ist jedoch nicht die beliebteste Wahl. Sprachen wie Java, C# und C++ scheinen beliebter zu sein.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWofür kann Python verwendet werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!