為什么很多人喜歡Python？Python是2018年最熱門的編程語言。就像熱點一樣，從事或想進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)的人自然會注意到python，這也得益于一些媒體和一些培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。當(dāng)然，實際上主要受Python語

為什么很多人喜歡Python？

Python是2018年最熱門的編程語言。就像熱點一樣，從事或想進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)的人自然會注意到python，這也得益于一些媒體和一些培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。當(dāng)然，實際上主要受Python語言特性的影響。讓我們從幾個方面來談?wù)劄槭裁春芏嗳讼矚gPython。

首先，Python很容易學(xué)習(xí)。作為一種開源語言，它有豐富的學(xué)習(xí)資料，而且語言簡單。你可以在很短的時間內(nèi)掌握它的基本語法，你可以在兩三天內(nèi)精通編程。開始時我只有一點C語言基礎(chǔ)。我花了4天時間學(xué)習(xí)相同的基礎(chǔ)知識，然后我可以在網(wǎng)上找到各種演示。其次，Python也符合這個時代?，F(xiàn)在，人們一般都很忙，時間也很貴。大多數(shù)人不想在編程語言上花費太多時間。此外，互聯(lián)網(wǎng)變化如此之快。當(dāng)你真正學(xué)完那門語言時，它可能已經(jīng)過時了。這是很多人擔(dān)心的，所以Python會受到很多人的青睞。

第二，python可以做很多事情，比如爬蟲、網(wǎng)頁開發(fā)、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運維、3D游戲開發(fā)、科學(xué)數(shù)字計算、人工智能等，特別是在大數(shù)據(jù)時代，人工智能非常普及，python有一個強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)包和許多其他相關(guān)的工具包。很多工作不需要重新組裝車輪，因此使用起來非常方便。簡而言之，使用Python進(jìn)行開發(fā)變得更加簡單和高效。此外，Python對初學(xué)者也非常友好。作為一種腳本語言，它除了簡單易學(xué)之外，還可以做很多事情，比如制作一個簡單的爬蟲，畫一些有趣的動畫，這也會給初學(xué)者很大的動力。

第三，在Python相關(guān)崗位工作的薪水也非?？捎^。雖然Python在性能上沒有太大的優(yōu)勢，可以說Python是一種速度非常慢的語言，但是近年來，隨著硬件的不斷完善，這個缺點已經(jīng)被容忍了。因此越來越多的企業(yè)選擇Python進(jìn)行開發(fā)，Python的就業(yè)市場也得到了很好的發(fā)展。

最后，雖然有很多人喜歡Python，也有很多人學(xué)習(xí)Python，但真正能從事Python相關(guān)工作的人卻很少。與Python相關(guān)的主要崗位要求比較高，比如數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能等崗位，一般都比普通的開發(fā)崗位難度大。因此，Python中的主要位置很少，但也有一些。

這是一個非常好的問題。作為一個技術(shù)從業(yè)者，讓我來回答這個問題。

首先，人工智能是一門非常典型的交叉學(xué)科，不僅涉及數(shù)學(xué)，還涉及計算機(jī)科學(xué)、控制科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、哲學(xué)、神經(jīng)學(xué)、語言學(xué)等學(xué)科。因此，人工智能技術(shù)不僅難度大，而且知識量巨大。這也是人工智能人才培養(yǎng)長期以來集中在研究生教育中的重要原因。

目前，人工智能有六大研究領(lǐng)域，包括自然語言處理、計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識表示、自動推理和機(jī)器人學(xué)。這些研究方向離不開數(shù)學(xué)知識。因此，如果我們想在人工智能的研究和發(fā)展領(lǐng)域進(jìn)一步發(fā)展，我們必須有一個堅實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

以機(jī)器學(xué)習(xí)為例，機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟包括數(shù)據(jù)采集、算法設(shè)計、算法實現(xiàn)、算法訓(xùn)練、算法驗證和算法應(yīng)用。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，核心是算法。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)問題也可以看作是一個數(shù)學(xué)問題。機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，很多初學(xué)者在進(jìn)入人工智能領(lǐng)域之前都會從機(jī)器學(xué)習(xí)開始。為了順利地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是非常關(guān)鍵的。盡管人工智能對于數(shù)學(xué)的要求是比較高的，即使數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不好，你也可以在學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的過程中逐步彌補(bǔ)自己的數(shù)學(xué)弱點。在學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的初級階段，你不會遇到非常復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題。你只需要有一些線性代數(shù)和概率論的基礎(chǔ)知識。

最后，人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)對場景的要求比較高，不建議完全通過自學(xué)來學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)。最好利用研發(fā)團(tuán)隊的實驗和交流環(huán)境，不斷提高研發(fā)能力。