首先，对于很多非计算机专业的同学来说，学习Python对于科研和工作都有比较积极的意义，随着工业互联网的落地应用，未来Python的应用场景会进一步得到拓展。

初学者学习Python要经历三个阶段，第一个阶段是基础语法的学习，第二个阶段是围绕主攻方向学习，第三个阶段是结合行业实践场景来学习，不同的学习阶段要准备不同的学习资料，同时还需要***用不同的学习方法。

第一个阶段的学习主要围绕Python的基本语法来展开，虽然Python是面向对象编程语言，但是由于Python语言的语法结构比较清晰，所以初期的学习难度并不大，这个阶段的学习并不会遇到太大的障碍。学习Python语法的初期要重视多做实验，通过实验来***理解各种抽象概念。

第二个阶段的学习要围绕主攻方向展开，不同的主攻方向意味着不同的学习内容，如果要主攻数据分析方向，那么就需要学习大量的算法知识，而数据分析方向是当前Python主要的应用方向之一。实际上，对于很多非计算机专业的从业者来说，在研发和日常工作当中，往往都会遇到大量的数据分析任务。

目前数据分析有两种主要的方式，一种是统计学方式，另一种则是机器学习方式，这两种方式都需要掌握。在掌握了基本的Python语法之后，可以***用Python来完成算法的实现和应用，而由于Python语言有丰富的库，所以这个过程还是相对比较简单的。

第三个阶段的学习要紧紧围绕行业场景来展开，目前随着大量的企业纷纷实现了业务上云，所以Python的应用场景也在不断增加，除了可以做数据分析之外，通过Python还可以整合大量的线上***。当然了，掌握Python也会充分发挥出云计算、大数据、人工智能、区块链等技术平台的作用。

对于初学者来说，如何搭建行业应用场景是一个难点，如果企业本身还没有进行网络化改造，那么会明显限制使用Python的边界，此时可以把重点放在如何通过Python来***完成日常的办公任务，比如通过Python来完成一些自动化操作就有很多现实的意义。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

1、首先为什么学习python，对python的理解是什么？

追求生产力，应该学python

style="text-align: start">python是全能语言，社区庞大，有太多的库和框架。你只需要找到合适的工具来实现想法，省去了造轮子的精力。

coder可以写尽可能少的[_a***_]来实现同等的功能。“人生苦短，我用python”是至理名言。

如果实现一个中等业务复杂度的项目，在相同的时间要求内，用java实现要4-5个码农的话，用python实现也许只需要1个。这就是python最大的优势了。

看书学编辑是效率最低的事情。且不说书的内容基本过时。就是比较较的翻译也很晦涩，照书写了代码跑不通，不断报错。是很打击学习积极性的。

在学习Python之前,选择好方向

相信大多人在学习Python之前 肯定都自己了解过这门语言，也知道Python有很多的学习方向，比如说数据***集方向（爬虫），或者Web开发方向，也可能是最近特别火热的人工智能方向。每个方向所需要的技术都是不尽相同的，所以在我们学习完成Python的基础语法之后，一定要慎重选择自己之后的进阶方向。

学习Python的基础语言

就像学习其他编程语言或者是学习一门外语一样 ，我们应该从Python的基础语法开始学习 ，了解什么是Python的变量 什么是循环 什么是函数，什么是模块。类等等。总之，基础是学习以后高级开发的基石。

学习Python的文件操作

学习完基础之后，我们肯定要进行一些简单的联系。文件的操作是我们不二的选择，因为无论是文本文件。XML格式的文件还是Office办公系列的文件。我们统称之为文件操作。

我们在学习文件操作的时候，要学习文件的写入和读取 以及了解各种文件之间的读写不同知识点。相信在学习完成之后，对于文件的操作 大家一定会得心应手。

学习Python的数据库编程

在我们学习完成Python的文件操作处理之后 肯定会对于文件的不便性有一定的理解。所以这个时候我们就要学习Python的数据库编程了。数据库有Mysql数据库，Oracle数据库和Sqlite数据库。Sqlite数据库是Python自身拥有的，而其他的数据库则需要我们安装相应的操作模块。

一般,我们学习Mysql数据库的操作即可。数据库的增加数据，删除数据，以及查询数据 以及对应的SQL语句是我们学习的重点。

如何才能学好Python呢？

1、首先需要充分理解什么是Python？

Python是一种易于学习，面向对象、解释性语言。其特点是：支持多种编程方式，如：面向对象编程、命令式、函数式和过程式编程。

Python之所以强大，因为它具有丰富和强大的库，通常被昵称为胶水语言，可以很轻松地将其他语言制作的各种模块（例如：C/C++）联结到一起来。

2、了解Python的特点：

2.1 语言简洁：Python本身是使用C语言开发，但是其去掉了C语言中最繁琐的指针等数据类型。

2.2 格式简单：Python代码使用空格或者缩进的方式区分代码块和逻辑。

2.3 风格简约：Python是面向对象、函数式编程，同时简化了面向对象的实现方式，相比较C语言，去掉了保护类、抽象类等面向对象元素。

3、认识Python适合的场景：

基于Python语言的面向对象编程、命令式、函数式和过程式编程的特点。

适合的场景：Web应用开发、系统运维的自动化脚本（自动化测试、自动化部署）、科学计算（丰富的计算库）、网络软件（网络爬虫）、游戏编程、数据分析和人工智能。

python高级机器学习是什么？

Python 高级机器学习是指利用 Python 编程语言进行特征工程、模型训练、模型评估和优化的一类机器学习任务。Python 因其丰富的库和易于使用的语法，成为了机器学习领域中的主要工具。高级机器学习涵盖了包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习等多个子领域。通过使用 Python，研究人员和开发者可以更高效地构建、训练和部署机器学习模型，从而实现对复杂数据集的深度挖掘和高效处理。

如何循序渐进的学习数据挖掘？

我自己从事过10年以上数据挖掘相关的工作。我简单说一下对这个问题的理解：

你的问题提得非常明白。但你问题下面的一段文字让人感觉迷惑：似乎做数据挖掘一定要会做big data developer方便的开发。其实在大的企业尤其是互联网企业里面这两个职位是分开的。做数据挖掘的是做数据挖掘的。做big data developer是做开发的。通常互联网企业的里面的数据相关的职位是这样分布的：

1. 数据平台：主要负责数据自动***集平台、ETL平台及调度平台的搭建和维护；

2. ETL：主要负责数据的抽取、清洗和入库，报表底层相关数据统计口径的开发以及ETL任务的维护；

3. 报表平台：基于业务需要设计报表、开发报表和维护报表；

4. 数据分析和挖掘：针对各种问题主题进行数据分析和挖掘，给出解决问题的解决方案

其它更为深入的数据挖掘或者说机器学习问题：如精准广告平台、推荐系统和搜索系统则有专门的部门负责。通常做数据挖掘的主要是在数据部门针对专门的主题进行数据挖掘，或者在专门的业务场景（广告平台、推荐系统和搜索系统）对应部门从事数据挖掘。这些部门对机器学习算法相关的工程实现能力要求会比较高。但对于数据结构和MapReduce可能要求没有那么高。但如果在数据平台部门可能对hadoop、数据结构和MapReduce要求可能会高一些。

回过头来回答你的问题：如何循序渐进的学习数据挖掘

1.重点是循序渐进的学习各种算法，比如有监督学习算法、无监督学习算法甚至强化算法和深度学习算法。要深入理解这些算法的逻辑、优点和缺点；

2.会基于python或者scale对这样算法做工程上的实现以便解决实际问题；

python与人工智能有关系吗？

python对比其他语言适合人工智能的编程。

其他人都没说到点子上，其实是因为python比较其他语言处理向量矩阵数据类型更容易些，比如矩阵运算等，可以简单通过numpy的包就完成，而Java，c这类语言很难进行这样的运算。而在人工智能运输中包含了大量的张量（tensor），向量的运算，这样恰恰满足了他们的需求。

此外大量的相关的机器学习库大部分都在python提供，包括sklearn，pytorch，tensorflow等。随着社区的扩大，python和人工智能联系也更紧密。

日常生活中的智能音箱、无人驾驶汽车、智能机器人、语言识别、图像识别都是人工智能技术的现实应用。

python因为简单易学，支持库丰富而强大奠定了python的地位，而在人工智能上得以广泛应用。

未来将是大数据，人工智能爆发的时代，到时候需要有大量的数据需要处理，而python最大的优势，就是对数据的处理，有着得天独厚的优势，我相信，python会越来越火

作为BAT的J***a开发工程师来回答这个问题。

它是一门科学，是近些年发展起来的，通过整合了计算机知识，心理学，数学，哲学等多个学科后，研究用于模拟延伸和扩展人类智能和行为的科学。

我们平时说的无人驾驶，人脸识别，文字识别，自然语言处理等场景的，都属于人工智能的落地项目，目前人工智能发展的最好的两个国家就是我国和米国。这些人工智能项目下层都是要很多算法支撑的，目前常见的分为四类，监督学习算法，无监督学习算法，增强学习算法和深度学习算法。我们其实听到的比较多的是深度学习算法，比如百度开放的paddlepaddle平台，神经网络等算法。

而上面也提到了，算法的目标是模拟和扩展人类行为与智能，这就意味着一个成功的人工智能项目需要大量的数据来作为输入，让算法通过学习，不断改进。

因此，一个人工智能项目有两个重要的方面，分别是算法与输入数据。接下来我们来说Python和它们的关系。

Python是一门脚本语言，在人工智能上使用Python比其他编程语言有更大的优势。事实上，目前市面上大部分的人工智能的代码都是使用Python来编写。因此，可以说Python在代码编写，算法实现方面，能够更好的支持人工智能。

接下来是我们提到的数据。众所周知，Python很擅长用来爬数据，你要做数据分析、数据建模，起码你要有数据，这些数据来源有多种方法，但是很多都来自网络，这就是爬虫。Python有很多库用来做爬虫，比如requests、scrapy、selenium、beautifulSoup等等，掌握这些库的使用方式，就能很容易的爬回来数据了。

Python就是因为人工智能而一下子爆红起来的，下面我来说说它们有什么关系，供大家参考参考:

1.人工智能的概念(人工智能是一个虚名词，是一个统称，它并不是一门特指的专业知识)

2.人工智能的领域有(大数据，云存储云计算，机器视觉，机器学习，深度学习，机器人，智能推荐，美图相机，聊天机器人，数据挖掘等等，其实还有很多，以上都是人工智能的一个个子集来的)

3.(Python与人工智能的关系)

(1)Python利用爬虫和机器学习可以搭建智能搜索引擎，智能引擎是属于人工智能的一个分支。

(2)Python利用“爬虫” + “Python数据分析” + “Python机器学习” 可以搭建成“数据挖掘”，而数据挖掘数据大数据领域，也是人工智能的一个分支。

(3)Python程序编写的人脸识别属于“机器视觉”，也是人工智能的一个分支。

(4)Python的[_a1***_]库itchat 和 wx 微信库，可以搭建微信自动聊天机器人，自动回复信息等，也属于人工智能的一个分支。

Python还有很多关于人工智能方面的，不一一介绍了。

以上是我的看法，希望对你有帮助。

python初学者使用IDLE编程可行吗？有哪些使用技巧？

新手建议直接上手Pycharm，有代码提示和风格提示。对于python，你知道有什么包能帮你干事非常重要，而IDE直接提示你能用什么包，参数是什么，能很好地帮助你熟悉各种函数和类，不懂就跳定义看注释。而pycharm对于代码风格的提示对新人的开始有一个很好的规范作用，对长久的代码生涯大有裨益

对于python初学者来说我觉得自带的idle功能足够，并且用idle能够帮助初学者更好地入门，学会python，详述如下：

1、对于初学者来说，python的入门方式基本上是对着教程一步步地进行学习，python自带的idle体积小，启动速度相对于第三方软件也比较快，使用便捷。

2、idle使用几乎零学习成本，照着教程很容易就能上手。

3、idle指令提示功能不是很好，在文本编辑里更是不支持指令提示，对于初学者虽然有些不便，但正是在多次练习的过程中才能帮助我们更好地掌握基础内容。

4、刚开始学python一般都是函数式编程，不需要复杂的工程文件管理，一个文件实现一个功能，这样的工作idle完全能够胜任。

5、python自带的idle就像cmd命令行一般，随便什么时候想起来都可以打开进行练习，即使老板查岗你也可以说我在算数，哈哈，完美的掩饰。

说了这么多，学习python重要的还是不停地coding，就从idle学起吧。

到此，以上就是小编对于强化学习算法python的问题就介绍到这了，希望介绍关于强化学习算法python的5点解答对大家有用。