


Le langage Python peut être appliqué dans divers domaines, principalement parce qu'il bénéficie d'un solide support de bibliothèques tierces, qu'il est open source et qu'il fonctionne sur plusieurs plates-formes.
Les applications spécifiques sont les suivantes :
1. Science des données
Y compris l'apprentissage automatique, l'analyse et la visualisation des données.
Utiliser Python pour l'apprentissage automatique
Il existe des bibliothèques et des frameworks d'apprentissage automatique Python populaires, deux des plus populaires sont scikit-learn et TensorFlow.
scikit-learn est livré avec certains des algorithmes d'apprentissage automatique intégrés les plus populaires.
TensorFlow ressemble davantage à une bibliothèque de bas niveau qui vous permet de créer des algorithmes d'apprentissage automatique personnalisés.
Analyse/visualisation de données avec Python
L'une des bibliothèques de visualisation de données les plus populaires est Matplotlib.
2. Développement de sites Web
Les frameworks Web basés sur Python comme Django et Flask sont récemment devenus très populaires dans le développement Web.
Ces frameworks Web vous aident à créer du code côté serveur (code backend) en Python. Ces codes s'exécutent sur votre serveur plutôt que sur l'appareil et le navigateur de l'utilisateur (code frontal).
3. Les scripts
Qu'est-ce que les scripts ?
Habituellement, le script fait référence à l'écriture de petits programmes pour automatiser des tâches simples. Bien que de nombreuses entreprises n'utilisent pas Python comme activité principale, elles l'utilisent également largement dans les systèmes de gestion, l'exploitation et la maintenance, etc. Par exemple, les ingénieurs de Facebook gèrent des milliers de projets Python, notamment la gestion de l'infrastructure, l'API publicitaire, etc.
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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!

ArraySinpython, en particulier Vianumpy, arecrucialinsciciencomputingfortheirefficiency andversatity.1) ils sont les opérations de data-analyse et la machineauning.2)

Vous pouvez gérer différentes versions Python en utilisant Pyenv, Venv et Anaconda. 1) Utilisez PYENV pour gérer plusieurs versions Python: installer PYENV, définir les versions globales et locales. 2) Utilisez VENV pour créer un environnement virtuel pour isoler les dépendances du projet. 3) Utilisez Anaconda pour gérer les versions Python dans votre projet de science des données. 4) Gardez le Système Python pour les tâches au niveau du système. Grâce à ces outils et stratégies, vous pouvez gérer efficacement différentes versions de Python pour assurer le bon fonctionnement du projet.

NumpyArrayShaveSeveralAdvantages OverStandardPyThonarRays: 1) TheaReMuchfasterDuetoc-bases Implementation, 2) Ils sont économisés par le therdémor

L'impact de l'homogénéité des tableaux sur les performances est double: 1) L'homogénéité permet au compilateur d'optimiser l'accès à la mémoire et d'améliorer les performances; 2) mais limite la diversité du type, ce qui peut conduire à l'inefficacité. En bref, le choix de la bonne structure de données est crucial.

Tocraftexecutablepythonscripts, suivant les autres proches: 1) addashebangline (#! / Usr / bin / leppython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermisessionswithchmod xyour_script.py.3) organisationwithacleardocstringanduseifname == "__ __" Main __ ".

NumpyArraysarebetterFornumericalOperations andMulti-dimensionaldata, tandis que la réalisation de la réalisation

NumpyArraysareBetterForheAVYVumericalComputing, tandis que la réalisation de points contraints de réalisation.1) NumpyArraySoFerversATACTORATIONS ajusté pour les données

CTYPESALLOWSCREATINGAndMANIPulationc-styLearRaySInpython.1) UsectypeStOinterfaceWithClibraryForPerformance.2) Createc-stylearRaysFornumericalComptations.3) PassArrayStocfunction


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