大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python机器学习案例教程的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python机器学习案例教程的解答，让我们一起看看吧。
Python是学什么的？能做什么？
python是近十年来火起来的编程语言之一，与C、C++、Java、Swift及Go一样都是目前比较流行的高级编程语言。所以和其他语言一样，其学习的内容包括两个层面，一是python语法知识，一是在各种不同领域上的应用。熟练掌握好一门语言的基础语法是学习这门语言的前提，python 相较于其他语言，入门还是相对较为容易的，可以参考如下的学习路径：python基础——python高级语法——Web开发——爬虫开发——自动化运维——数据挖掘和分析——人工智能与深度学习等。
至于Python能做什么，实际上也就是python学习内容的的第二个层面——应用：1、Web开发 2、网络爬虫 3、游戏开发 4、自动化测试 5、大数据与人工智能等等。另外，在实际开发中需要使用不同的框架来实现，比如web开发框架的Flask、Django，网络爬虫的框架的scrapy ，分布式计算框架Dpark，深度学习框架PyTorch。
python是一个解释性语言同时也是一种胶水语言，可以说具有瑞士军刀的特点，学好这门语言可以有效提高你的工作效率，处理一些比较棘手的问题，同时因为其简洁易懂的语法使其成为入门编程的最优选择。
Python与J***a语言一样，都是高级语言，他们不能直接访问硬件，也不能编译为本地代码运行。除此之外，Python几乎可以做任何事情。下面是Python语言主要的应用前景：
1. 桌面应用开发
Python语言可以开发传统的桌面应用程序，Tkinter、PyQt、PySide、wxPython和PyGTK等Python库可以快速开发桌面应用程序。
2. Web应用开发
Python也经常被用于Web开发。很多网站是基于Python Web开发的，如豆瓣、知乎和Dropbox等。很多成熟的Python Web框架，如Django、Flask、Tornado 、Bottle和web2py等Web框架。可以帮助开发人员快速开发Web应用。
3. 自动化运维
Python可以编写服务器运维自动化脚本。很多服务器***用Linux和UNIX系统，以前很多运维人员编写系统管理Shell脚本实现运维工作。而现在使用Python编写系统管理，在可读性、性能、代码可重性、可扩展性等几方面优于普通Shell脚本。
4. 科学计算
Python语言也广泛地应用科学计算，NumPy、SciPy和Pandas是优秀的数值计算和科学计算库。
5. 数据可视化
Python几乎是近几年最火的一门计算机语言。借着机器学习，尤其是深度学习的兴起，Python的发展搭上了快车。
如今深度学习领域最常用的两大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以学会Python几乎是所有做相关研究的人必备的技术。
Python相对于其他的语言优势很多，但是我想说的是它的“胶水”特性。
我们都知道，每一种语言都有其特长，比如C语言的迅速，J***a的“一处编译，多处运行”，R语言广泛的统计学的包和Julia的计算快速。但是同时每一门语言都为这个特长牺牲了其他的性能。
Python可以作为胶水让你使用各个语言的特长，我们能在Python中使用C、J***a、R和Julia，并且现在都已经有成熟的包让我们方便地使用。这些都是Python大行其道的原因。
其实计算机语言中马太效应是很明显的，也就是强者越强，弱者越弱。
在前几年做深度学习研究的人还在用Matlab，是因为之前的很多模型都是用Matlab写的，并且Matlab可以很方便地做矩阵运算。
但是随着近几年Python的包越来越完善，加上Google和Facebook分别发力做出了两个框架，Matlab终于寿终正寝，不再是人们研究的第一选择。
其实Python在前几年一直顶着一个“慢”的名头，是因为它是个弱类型的语言，在运行的时候需要动态解释。
这就相当于在运行的时候需要做很多的判断，[_a***_]自然就慢下去了。也就是近几年通过很多的优化，并且Python社区的发展，人们才慢慢地能够忍受这种慢，前提还是很多底层代码是用C来写的。
到此，以上就是小编对于python机器学习案例教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习案例教程的1点解答对大家有用。
