python教程疯狂的python建议怎么样( 二 ) _学习

· NLTK适用于计算语言学、自然语言识别与处理。
· Scikit-image适用于图像处理。
· PyBrain适用于神经网络、无监督学习和强化学习。
· Caffe适用于深度学习，可以在CPU和GPU之间进行切换，并通过使用单个NVIDIAK40 GPU每天处理60多万个图像。
· StatsModels适用于统计算法和数据探索。
在PyPI存储库中，可以探索、对比更多的Python库。
2. 准入门槛低
在机器学习和人工智能领域工作意味着需要方便有效地处理大量数据。较低的准入门槛可让更多的数据科学家快速掌握Python，进行人工智能开发，而且学习此语言无需花费过多精力。
Python编程语言与日常英语十分相似，这使得学习过程更加容易。其简单的句法可以让人轻松自如地使用复杂系统，并确保系统元素间的清晰关系。
例如，编写此代码目的是算出输入数字是否为质数。
代码如下：
test_number = 407 # our example is not a prime number
# prime numbers are greater than 1if test_number > 1:# check for factorsnumber_list = range(2, test_number)for number in number_list:number_of_parts = test_number // numberprint(f"{test_number} is not a prime number")print(f"{number} times {number_of_parts} is {test_number}")breakelse:print(f"{test_number} is a prime number")else:print(f"{test_number} is not a prime number") 正如最后一行所示，代码结果表明所测试的数字不是质数。说白了，讲英语的人可以很容易地理解代码的含义，因为用的都是简单的英语单词。
此外，还有很多可用的文档，而且Python的社区可长期提供帮助并给出建议。
3. 灵活性
对于机器学习而言，Python语言富有灵活性，是个很好的选择：
· 提供OOP或脚本的选项。
· 无需重新编译源代码，开发人员可以执行任何更改并立刻查看结果。
· 程序员可以将Python与其他语言结合，以达到目的。
此外，灵活性使开发人员可以选择其特别熟悉的编程风格，甚至可以组合不同的编程风格，以最有效的方式解决不同类型的问题。
· 命令式风格由描述计算机应如何执行这些指令的命令组成。使用这种风格，可以自定义程序状态发生更改时的计算顺序。
· 函数式风格又称声明式风格，因为其会声明应执行的操作。与命令式风格相比，此风格不考虑程序状态，以数学方程式的形式宣布声明。
· 面向对象风格基于两个概念：类和对象，相似的对象形成类。Python不完全支持这种风格，因为其无法完全执行封装，但开发人员仍然可以在一定限度内使用此风格。
· 过程式风格是初学者中最为常用的，由于其以逐步的格式执行任务，因此常用于排序、迭代、模块化和选择。

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