A quoi peut servir Python ?

À quoi peut servir Python ? Laissez-moi vous présenter la direction d'application de Python :

01 Développement Web

Les frameworks Web basés sur Python tels que Django et Flask ont ​​récemment été utilisé dans le développement Web Très populaire dans.

Ces frameworks Web peuvent vous aider à écrire du code côté serveur (code back-end) en Python. Il s'agit du code qui s'exécute sur votre serveur, et non du code qui s'exécute sur l'appareil et le navigateur de l'utilisateur (code frontal).

02 Science des données

Science des données, y compris l'apprentissage automatique, l'analyse des données et la visualisation des données.

1. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique

Supposons que vous souhaitiez développer un programme capable de détecter automatiquement le contenu des images. Étant donné la figure 1, vous souhaitez que le programme reconnaisse qu'il s'agit d'un chien.

Étant donné la figure 2, j'espère que le programme pourra reconnaître qu'il s'agit d'un tableau.

Vous pourriez dire que je peux écrire du code pour faire cela. Par exemple, s’il y a beaucoup de pixels marron clair sur l’image, elle peut être identifiée comme un chien.

Ou vous pouvez détecter les bords sur l'image, s'il y a beaucoup de bords droits, alors c'est une table.

Mais cette méthode devient vite inefficace. Et si le chien sur la photo n’a pas de fourrure brune ? Et si l’image ne montrait que la partie circulaire de la table ?

L'apprentissage automatique est nécessaire ici.

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L'apprentissage automatique implémente des algorithmes qui peuvent détecter automatiquement des modèles dans les entrées.

Par exemple, vous saisissez 1 000 photos de chiens et 1 000 photos de tables dans un algorithme d'apprentissage automatique afin qu'il puisse apprendre la différence entre les chiens et les tables. Ensuite, lorsque vous lui donnerez une nouvelle image et lui demanderez d’identifier s’il s’agit d’un chien ou d’une table, il pourra porter un jugement.

C'est un peu similaire à la façon dont les enfants apprennent de nouvelles choses. Comment les enfants apprennent-ils à reconnaître les chiens ou les tables ? Juste à travers de nombreux exemples.

Vous ne diriez pas explicitement à votre enfant : « Si quelque chose à fourrure a des poils châtain clair, c'est probablement un chien. »

Vous diriez : « C'est un chien, et celui-ci l'est. » Chien. Et ceci est un tableau, et cela est un tableau "

Les algorithmes d'apprentissage automatique fonctionnent à peu près de la même manière.

Nous pouvons appliquer la même idée à :

Systèmes de recommandation : comme YouTube, Amazon et Netflix

Reconnaissance faciale

Reconnaissance vocale

et d'autres applications.

Les algorithmes d'apprentissage automatique populaires dont vous avez entendu parler incluent :

Réseau neuronal

Apprentissage profond

Machine à vecteurs de support

Forêt aléatoire

Vous pouvez utiliser l'un des algorithmes ci-dessus pour résoudre le problème d'étiquetage des images mentionné précédemment.

2. Utilisez Python pour l'apprentissage automatique

Il existe des bibliothèques d'apprentissage automatique et des frameworks Python populaires. Deux des plus populaires sont scikit-learn et TensorFlow.

scikit-learn est livré avec des algorithmes d'apprentissage automatique populaires intégrés.

TensorFlow est une bibliothèque de bas niveau qui vous permet de créer des algorithmes d'apprentissage automatique personnalisés.

Si vous démarrez tout juste un projet de machine learning, il est recommandé de commencer par scikit-learn. Si vous commencez à rencontrer des problèmes d'efficacité, utilisez TensorFlow.

3. Analyse et visualisation des données

Supposons que vous travailliez pour une entreprise qui vend des produits en ligne. En tant qu'analyste de données, vous dessineriez un graphique à barres comme celui-ci.

Comme vous pouvez le voir sur cette photo, un certain dimanche, les utilisateurs masculins ont acheté plus de 400 produits et les utilisatrices ont acheté 350 produits.

En tant qu'analyste de données, vous proposerez quelques explications possibles à cela. L’explication évidente est que le produit est plus populaire parmi les utilisateurs masculins. L’autre est que la taille de l’échantillon est trop petite et que la différence est due au hasard. Il est également possible que, pour une raison quelconque, les hommes aient tendance à acheter le produit le dimanche.

Pour comprendre quelle interprétation est correcte, vous pouvez dessiner un autre diagramme.

03 Script

Qu'est-ce qu'un script ?

Le script fait généralement référence à l'écriture de petits programmes capables d'automatiser des tâches simples.

Par exemple, l'entreprise dispose d'un système d'assistance par e-mail pour répondre aux questions qui nous sont envoyées par les clients par e-mail.

Si vous souhaitez compter le nombre d'emails contenant des mots clés afin d'analyser les emails que nous recevons. Cela peut être fait manuellement, mais vous pouvez automatiser cette tâche en écrivant un simple script.

Ruby est un bon choix pour ce type de tâche. Python convient à ce type de tâche car il a une syntaxe simple, est facile à écrire et rapide à tester.

04 Autres utilisations

1 Applications embarquées

Je ne suis pas un expert dans ce domaine, mais je sais que Python peut être utilisé avec Rasberry. Pi, populaire parmi les passionnés de matériel.

2. Développement de jeux

Vous pouvez utiliser PyGame pour développer des jeux, mais ce n'est pas le moteur de jeu le plus populaire. Vous pouvez l'utiliser pour développer des projets de loisirs, mais si vous êtes sérieux dans le développement de jeux, cela n'est pas recommandé.

Je recommande d'utiliser le C# d'Unity, qui est l'un des moteurs de jeu les plus populaires. Il vous permet de développer des jeux pour de nombreuses plates-formes, notamment Mac, Windows, iOS et Android.

3. Application de bureau

Vous pouvez utiliser Tkinter de Python, mais ce n'est pas le choix le plus populaire. Les langages comme Java, C# et C++ semblent être plus populaires.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!