作為一名研究生，除了可以用python寫各種算法之外，還應該如何提高自己的python水平？作為一名研究生，你用Python編寫算法。我認為你想發展大數據和人工智能。近年來，隨著大數據和人工智能的爆炸

作為一名研究生，除了可以用python寫各種算法之外，還應該如何提高自己的python水平？

作為一名研究生，你用Python編寫算法。我認為你想發展大數據和人工智能。

近年來，隨著大數據和人工智能的爆炸式發展，Python變得越來越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以從以下幾點開始

！Apache spark是一個大數據處理框架，計算速度快，使用方便，支持復雜分析，有可能取代MapReduce。

盡管Python在機器學習和人工智能方面有很好的應用，但Python有一個很大的缺陷。它不支持分布式計算，但這并不重要。Spark提供了一個優秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式計算和流計算方面有了很大的改進。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數據集與Python中panda的數據幀非常相似，可以很容易地相互轉換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數據集的能力。

Python有許多強大的web后端框架，如Django、flash等。學習這一點可以鞏固Python的基礎，并使用Python的高級用法，如裝飾器、類、魔術方法、數據庫等。

您不能總是在一臺機器上使用該型號。您可以在大數據框架和網站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計算。學習這兩個方面，不僅可以提高python的水平，也可以讓你在未來的大數據和人工智能領域發力。

為什么有些算法崗位，需要用C 而不是python？

C/C是一種相對低級的語言，它可以非常精細地控制CPU/內存和其他計算機資源，尤其是硬件。在算法運算最精細的時候使用它們是很自然的。

但它們的優點也是缺點。精細的操作自然需要精細的編程，精細的編程自然需要復雜的語言設置，比如什么是指針，什么是指針函數，什么是函數指針當你理解了這些概念，你可能就沒有編寫代碼的沖動了。更重要的是，如果你想編寫高性能的代碼，你必須精通這些概念

Python的一個非常重要的特性就是所謂的“粘合語言”，也就是說它可以將用不同語言編寫的代碼模塊組合起來，然后通過Python調用它們。實際上，大多數算法庫都是用C/C語言編寫的，然后提供Python接口供用戶使用。畢竟，大多數人只需要知道如何調用封裝的算法。但是如果你想實現你自己的算法，你必須知道C/C

例如，Python就像一個電視遙控器，C/C就像遙控器中的電路板。通常，如果你想換臺，只需按一下按鈕。但有一天你只需要一個將屏幕旋轉90度的功能，遙控器沒有這個功能，但可以通過卸下遙控板，插入幾個組件來實現。你是做什么的？

Python語言其實很慢，為什么機器學習這種快速算法步驟通常還是用呢？

對于那些使用了多種開發語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉用Python進行機器學習的人，我想談談我的看法。

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環比CPP慢兩個數量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數據，兩個數量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執行頂層邏輯并阻塞數以億計的數據，Python只會循環十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數量級無關緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統中并不重要。

Python最大的優點是它可以非常優雅地將數據拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數據，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統IO優化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優雅高效地完成海量數據處理和機器學習任務。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？

學Python一定要會算法嗎？

開始時，您不必很好地學習算法。但是隨著技術的發展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學好軟件開發離不開計算機理論基礎，比如數據結構、操作系統、網絡技術、算法研究等，如果你喜歡這項技術，那就不是問題。先開始，你可以彌補。

2. 算法是軟件開發的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學習算法，首先選擇經典算法教材。基本的可以從數據結構中學習，其中包含一些基本的算法，然后再學習特殊的算法（實際上，在數據結構領域學習算法一般就足夠了）。網上還有很多論壇、算法網站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數算法都是C語言，但是語言在算法層次上是相互聯系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬事開頭難。只要你開始，剩下的就是慢慢操作這項技術。該算法在實際應用中是最快、最強的。

希望能對你有所幫助

首先，用10個坐標點來模擬城市的位置。因為你平時對Python的使用比較多，也比較熟悉，所以你首先選擇Python作為編程語言來實現蟻群算法，但是你會在第一時間睡著的。猜猜看有多長時間，超過六分鐘，這是效率的可怕之處。你不能讓老師等6分鐘在最后的回答中選擇最佳路徑。恐怕要暫停了。用C語言對蟻群算法進行了優化，優化結果不到1min。沒有比較就沒有壞處。在這之后，我深刻地認識到Python執行效率的可怕方面。

有些人可能想知道為什么C和Java比python更高效。事實上，它與語言的底層代碼有關。C語言是匯編語言的二次開發，Java大多是C和C的二次開發，但是我們的Python可以分為兩種情況，一種是Cpython，另一種是jpython，分別是C和Java的二次開發，所以效率比這兩種語言要低。我看到消息說，為了解決python的效率問題，政府計劃重新開發底層python代碼。最近，我沒有看到任何相關的新聞。畢竟，這個工作量是非常巨大的。

Python到底有多慢？

兄弟，我比你晚了一年。我是全日制文科中專畢業生，函授學院文科，自學計算機本科。聯系FOXBASE，匯編，C語言，C，Java，python。用FOXBASE開發了圖書館管理軟件，用Java開發了學生體質測量數據處理軟件。本來我打算在學習Python的時候用Python來開發學生的體測數據處理軟件，但是時間很短，而且聽說Python的效率比Java低，所以我就用Java來代替。我認為學習Python比Java簡單，我基本上可以同時學習和使用Python，因為它的語法接近自然語言。在開發了學生身體測量數據處理軟件之后，我不想使用Java。一是軟件的圖形界面不夠美觀；二是運行速度不如C和C，尤其是第一次打開時。而且，語言太繁瑣了。當一個小程序發布時，它需要打包超過1億個虛擬機。現在我改用匯編語言，用最簡單的語言深入到計算機的底層。我計劃開發計算機病毒和安全。有了組裝的基礎，將來應該更容易轉移到嵌入式開發。