numpy攻略源码，求助numpysavetxt 下标越界问题请求各位指导

时间：2022-07-21 14:13:40来源：整理作者：佚名投稿手机版

1，求助numpysavetxt 下标越界问题请求各位指导

在提示下标越界时，点“调试”，会打开VBA代码窗口，看一下是在哪个语句上出现错误，此时，将鼠标放在错误语句上，可以显示出错误变量的“当前值”。由于这个代码是针对你的指定工作表的，所以在出现错误时要结合你的表格来分析错误原因。

如果已留邮箱，资源正在路上请不要着急哦~~

2，怎样阅读numpy源码

在本地是已经编译过的pyd文件，要看源代码可以去github看***.com/numpy/numpy

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3，有哪些Python实战项目网站

Python入门书籍不用太多，看一本就够。重要的是看你用Python做什么，或者说你对什么方向感兴趣，因为Python的应用领域比较广泛，比如他又可以用来做数据分析、机器学习，也可以用来做后端开发、还有Web开发、前端、人工智能、大数据。所以首先你要对自己有一个定位和规划，而不是看到Python相关的书籍就盲目的去学习，这样子只会什么都会一点却又什么都学不会，找工作可就困难了。1.《流畅的Python》推荐一本新书！这本书不算是最初级的入门书籍，但我觉得它对学习Python非常有益，不像那种满是废话的书。因为这本书的主要目的是着重讲解这门语言的基本惯用法，让你的代码简洁、高效且可读，把你打造成熟练的 Python 程序员。这本书每部分最后都有小结，书的前一部分从 Python 特性出发，参考了很多语言的相关做法和实现，来解释如何用Python 进行设计。接下来是是真正的入门书籍啦，入门书籍不用太多！一本就够！一本就够！2.《Python基础教程》这本书就是专门为零基础设计的，从Python的安装开始，然后介绍了Python的基础知识和基本概念，然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器；此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，其中数据库是需要重点学习部分。最后，作者按照实际项目开发的步骤介绍了10个Python项目的开发过程。3.《Python核心编程》这一本是Python的进阶书籍，强推！当年我学正则表达式的时候他给了我不少帮助。主要分为三个部分，第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程等；第2部分讲解了与Web开发相关的，主要包括Web客户端和服务器、Django Web框架、云计算等。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。这三个部分呢，不用全部掌握！不要有知识收集的怪癖，要用的时候拿出来学一学翻一翻，熟悉知识点就可以了。通过这三本书不可能完完全全掌握一门语言，只能说刚好理解好一门语言。如果能快速接触到一个项目对你肯定更有帮助！如果这篇文章对您有帮助，或者想了解更多Python小知识，欢迎上方关注我以示支持！计算机只能执行二进制代码也许你已经知道，计算机是基于二进制运行的。就像道家哲学的阴阳一样，计算机只有两个状态，开或关、真或假、1或0…因为，组成计算机的基本元件——半导体只能以二进制进行计算。我们编程所用的C/C++、Python、大数据、AI等层出不穷的技术，以及我们存储在电子设备的文本、音频、图像、视频等媒介，最终都是以二进制的形式，被计算和处理的。计算机体系最底层的工程师要使用二进制代码控制芯片来做计算和处理。我在我的Mac上编写了一个名为的程序，其二进制和汇编代码如下所示：首行的表示这是一个可以运行在64位x86架构的处理器上、基于Mac OS的一段程序。不同的计算机芯片厂商所设计的半导体电路不同，在芯片上编程的二进制规则不同。执行同样的一段的逻辑，在基于ARM架构芯片的Android手机上所需要的二进制代码与上面展示的会截然不同。当前市场上计算机CPU芯片基本被几大科技公司垄断，除了刚提到的Intel和AMD研发的应用在个人电脑上的x86-64处理器，应用在手机、平板电脑等移动设备上的ARM架构处理器，还有应用在大型服务器和超级计算机上的IBM Power系列处理器等。不同架构的CPU处理器都有自己的一套指令集（instruction set architecture，简称ISA），这就像一个设计图纸和使用说明书，告诉编程人员如何使用在其芯片上进行编程：包括如何进行加减乘除计算，如何从内存中读取数据等指令操作。底层开发人员会根据不同指令集，适配不同的CPU处理器。计算机能执行的指令，又被成为机器语言或机器码。前面所展示的二进制文件是一个。什么是可执行文件呢？可执行文件就是二进制机器语言的集合，可以被机器执行，得到我们想要的结果。我们在Windows上常会遇到的文件，就是可执行文件，其实是的缩写，从手机应用商店下载的APP也是可执行文件的一种变体。C语言从源代码到可执行文件很多朋友觉得C/C++编程调试难，没有比较就没有伤害，看到前文所提到的一个简单加法的程序竟然需要这么多看不懂的01代码，是不是觉得C语言简直是天才般的发明。是的，C语言的发明者当时考虑的就是不同芯片厂商有不同的指令集，相互之间难以兼容，于是想在那些晦涩难懂的底层语言上，建立一个更为通用的编程范式，这样编程人员不用浪费时间精力去识记大量的01二进制指令。那C语言代码是如何转化为可被机器执行的二进制文件呢？编译器和操作系统是两个非常关键的技术。下面继续以加法计算源代码为例，展示编译器和操作系统计算机将C语言转化为机器可执行文件。Linux和Mac OS用户可以使用这个命令来将的源代码编译成名为的可执行文件，会生成在当前的文件夹下。执行这个二进制文件，结果将被打印到屏幕上：是一款开源的编译器，是GNU Compiler Collection中的一员，它可以将C语言代码编译成可执行文件。GNU Compiler Collection还有C++编译器、Fortran编译器，并且支持包括x86-64和ARM在内的不同指令集。C语言从源代码到执行，要使用编译器来编译（compile）、汇编（assembly）并连接（link）所依赖的库，形成机器可执行文件。执行这个二进制文件时，操作系统会为程序分配内存和CPU资源。“编译”和“汇编”，相当于将C语言翻译成底层语言。另外，代码中使用了库函数，当我们使用别人写好的函数时，需要将这些前人写好的库函数连接到我们的可执行文件中，否则会调用函数失败的错误。我们将这种需要编译的语言称为编译型语言。编译型语言有C/C++、Fortran等。操作系统和编译器是紧密相连的，不同操作系统所提供的编译环境不同。Linux和GCC编译器密不可分，Windows有自家研发的MSVC（Microsoft Visual C++）。不同操作系统在管理网络、读写硬盘、图形化等具体的实现方式不同，库函数连接方式不同…可执行文件一般需要调用这些操作系统接口，所以最终连接生成的可执行文件会截然不同。了解了编译知识，就不难明白为什么很多软件提供商对同一个软件会提供Windows、Mac OS、Linux、iOS、Android等多个版本的下载。因为不同平台的硬件、编译器和操作系统存在着巨大差异，可执行文件完全不同。所以，也就不难理解Windows软件为什么不可能在Mac OS上运行。实际构建一个大型项目时，编译要考虑的问题会更多。比如我自己编写了多个文件，文件1会被文件2调用，所以要先编译文件1，后编译文件2，否则会因为顺序颠倒而报错；还比如编译型语言对所以依赖的库函数非常挑剔，如果版本过低，有可能出现编译错误。类似的问题会很多，因此编译型语言在编程和调试时更麻烦，实际操作中一般会使用构建工具链（toolchain），根据一定的顺序，从前到后串起来地去编译。解释型语言：Java、Python、R…既然可以将01组成的机器语言抽象成容易编写的C语言，那为什么不能继续再用类似的办法，再做一次包装呢？IT圈的一句名言就是：计算机科学任何领域的问题都可以通过增加一个中间层来解决。一些大牛忍受不了C语言这样编写和调试太慢，系统平台之间无法共享移植的问题，于是开始自立门户，创建了新的编程语言，最有名的要数Java和Python，这类语言不需要每次都编译，因此被称为解释型语言。matlab、R、JavaScript也是解释语言。解释型语言一般是使用C语言等偏底层的语言做一个或者，编程人员需要先在自己的计算机上安装这个解释器，接下来就只用关心自己的源代码，其他的事情都交给解释器去做。如果把编译型语言的编译过程比作将源代码“翻译”成机器语言的话，那么解释型语言就是同声传译。编译型语言是一篇提前就“翻译”好的稿子，拿过来就能被读出来，这样肯定更快；解释型语言要等翻译边“听”边“翻译”，速度当然慢很多。不同编程语言的性能测试 - https://julialang.org/benchmarks/C语言和相应编译器经过了几十年的发展，在性能优化上已经达到了极致，一般是所有高级语言中速度最快的。上图展示了一个对不同编程语言在不同任务上的测试，数据以C语言为基准，可以看到Python、R等语言在部分任务上要比C语言慢10倍到100倍。Julia语言是解释语言中的“奇葩”，它刚刚诞生没几年，语言的设计上使用了更多新技术，属于长江后浪推前浪了。有了解释器，我们可以在任何安装了Python的机器上运行同样一份源代码文件。像Python这样的解释语言就像一个高级计算器，非常容易上手，有一些理工基础的朋友，半天时间就能学会。其实，这就是一个妥协的过程，解释语言放弃了速度，取得了易用性和可移植性。如果我还是关心速度呢？当然还是要回归底层，拒绝中间商赚差价嘛！以Python为例，为了保证性能，大部分高性能科学计算库其实都是使用编译型语言编写的。比如，感兴趣的朋友可以前往numpy的源码地址（https://github.com/numpy/numpy）查看，会发现很多C语言编写的代码。对于一些计算密集型的函数和方法，Python用户自己可以使用这样的工具，R语言可以使用。我最近在使用Java的jni来调用C++代码，发现速度有成倍提升。另一种方案是JIT（Just-In-Time）技术。JIT把需要加速的代码编译成了机器语言，不再需要“同声传译”拖累自己了。我在Python上用库进行过JIT测试，同样的代码会有8倍以上的速度提升。我以后也会在我的专栏中介绍如何对解释语言进行加速。

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4，sharedx theanosharednumpyasarraydatax dtypetheanoconfig

我发现这句话几乎跟我写的一抹一样，变量都一样。我来给你详解：asarray是python numpy的函数，这里的data_x应该就是机器学习的输入向量，是numpy的array格式，为了把他转成theano的floatX格式，用asarray加上后面的参数dtype改成想要的theano格式。也就是说theano.shared括号里面的基本都是numpy。shared就是把他变成theano的全局变量。注意：array就是数组，矩阵，asarray是一个函数，这里就是把本来的矩阵该一下dtype重新改成符合theano dype的矩阵。

5，求python中 pyalgotrade的教程谢谢

比较成熟的库可以参考如下几个： pybacktest pyalgotrader zipline bt backtrader pybacktest基于vector，不是event based，快得多得多，缺点也明显。

python编程开发入门中文视频培训教程 python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。自从20世纪90年代初python语言诞生至今，它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和web编程。python[1]已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。2011年1月，它被tiobe编程语言排行榜评为2010年度语言。自从2004年以后，python的使用率是呈线性增长[2]。由于python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用python教授程序设计课程。例如麻省理工学院的计算机科学及编程导论课程就使用python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了python的调用接口，例如著名的计算机视觉库opencv、三维可视化库vtk、医学图像处理库itk。而python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：numpy、scipy和matplotlib，它们分别为python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。教程1：python 编程开发完全学习手册中文视频教程教程2：python编程开发入门中文视频培训教程38讲教程3：django基于python的web框架专辑视频教程教程4：python专题讲座视频（全9集）教程5：播布客波罗蜜多python入门21讲完整版视频教程教程6：征服python 语言基础与典型应用视频教程教程7：python编程实践教学视频教程26集+源码教程地址： http://www.henanfilm.cn/view-11036-1.html

6，如何用 python 进行算法稳定性测试

您好基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(1) Python的语法清晰；(2) 易于操作纯文本文件；(3) 使用广泛，存在大量的开发文档。可执行伪代码Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。不熟悉Python的读者可以参阅附录A，该附录详细介绍了Python语言、Python使用的数据类型以及安装指南。Python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库，使得从HTML中提取数据变得非常简单直观。Python比较流行Python语言使用广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外，科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言（C和Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能。本书将大量使用Python的NumPy。Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协同工作。Matplotlib可以绘制2D、3D图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形，所以本书也将大量使用Matplotlib。Python开发环境还提供了交互式shell环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容。Python开发环境将来还会集成Pylab模块，它将NumPy、SciPy和Matplotlib合并为一个开发环境。在本书写作时，Pylab还没有并入Python环境，但是不远的将来我们肯定可以在Python开发环境找到它。

支持一下感觉挺不错的

7，机器学习算法为什么不用正规方程

学习机器学习十大算法，相当于电脑的中级水平。算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。一，数据对象的运算和操作：计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，成为该计算机系统的指令系统。一个计算机的基本运算和操作有如下四类：[1] 1，算术运算：加减乘除等运算2，逻辑运算：或、且、非等运算3，关系运算：大于、小于、等于、不等于等运算4，数据传输：输入、输出、赋值等运算[1] 二，算法的控制结构：一个算法的功能结构不仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。[

python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。默认安装的python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。不熟悉python的读者可以参阅附录a，该附录详细介绍了python语言、python使用的数据类型以及安装指南。python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据。python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问web页面的函数库，使得从html中提取数据变得非常简单直观。python比较流行python语言使用广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。在科学和金融领域，python语言得到了广泛应用。scipy和numpy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外，科学函数库scipy和numpy使用底层语言（c和fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能。本书将大量使用python的numpy。python的科学工具可以与绘图工具matplotlib协同工作。matplotlib可以绘制2d、3d图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形，所以本书也将大量使用matplotlib。python开发环境还提供了交互式shell环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容。python开发环境将来还会集成pylab模块，它将numpy、scipy和matplotlib合并为一个开发环境。在本书写作时，pylab还没有并入python环境，但是不远的将来我们肯定可以在python开发环境找到它。

8，学完Python以后都能从事什么方向的工作

Python是一门简单、易学并且很有前途的编程语言，很多人都对Python感兴趣，但是当学完Python基础用法之后，又会产生迷茫，尤其是自学的人员，不知道接下来的Python学习方向，以及学完之后能干些什么？以下是Python十大应用领域！1. WEB开发Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。2. 网络编程网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。3. 爬虫开发在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。4. 云计算开发Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。5. 人工智能MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。6. 自动化运维Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。7. 金融分析金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。8. 科学运算Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。9. 游戏开发在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。10. 桌面软件Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！以上是Python十大应用领域和就业方向，对于学习Python不知道能干什么，很迷茫的同学可以作为一个学习指导！

按照基础学习的方向从下往上：事务层->实施层->决策层办公自动化，商业自动化，网页制作，程序设计，信息编辑，网络营销，网络广告是进入电子商务这个行业比较低的门槛，可以主攻这几个职位，然后经过工作中学习经验，再往项目管理和策划方向发展。以下几类企业是非常需要专业电子商务人才的：网络公司、外贸公司、传统生产型企业。网络公司需求的岗位主要有信息编辑、网页制作、程序设计、网络广告、项目管理等职位；外贸公司主要需要电子商务国际贸易（网络营销）、英语、支付与物流；传统生产型企业需求两个方面的人才，低端的需求是信息编辑、网络应销，高端的企业需求项目管理人员能够组建或管理企业的电子商务团队进行电子商务

9，Python培训班学完可以做什么

Python是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，现如今的用途更加广泛，同时也得到了国家的大力支持，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能正式纳入国家发展战略。教育部已将人工智能划入高中新课标;全国计算机二级考试新“Python 语言程序设计”科目中。那么Python培训班学完究竟能做什么呢?首先，由于培训机构的课程各有差异，具体Python课程学完能从事什么工作和课程内容设定上是息息相关的，优就业的Python+人工智能课程联合百度飞浆共同研发而成，课程以项目实战为导向，设置了5个学习阶段，分别从Python核心编程、全栈开发、网络爬虫、人工智能、就业指导五方面深入讲解。采用项目贯穿式教学，优就业课程引入百度飞桨前沿实训项目，涉及到手写数字识别、文本分类、图片验证码识别等多项人工智能技术，始终专注于培养高端实战开发人才。通过课程学习之后，学员可以从事大数据分析、人工智能开发、Python开发、爬虫开发、游戏开发、Python运维自动化、算法等相关工作。以上就是小编介绍的Python培训班学完可以做什么。

Python是一个非常好用的编程语言，开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手，很适合初学者学习，对于Python的了解，很多人只知道Python与人工智能关系密切，却不知道Python的其他用途，其实学好Python还可以做很多事情，以下是具体的介绍：1. WEB开发Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。2. 网络编程网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。3. 爬虫开发在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。4. 云计算开发Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。5. 人工智能MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。6. 自动化运维Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。7. 金融分析金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。8. 科学运算Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。9. 游戏开发在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。10. 桌面软件Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！

1、网站后端程序员：使用它单间网站，后台服务比较容易维护。如：gmail、youtube、知乎、豆瓣2、自动化运维：自动化处理大量的运维任务3、数据分析师：快速开发快速验证，分析数据得到结果4、游戏开发者：一般是作为游戏脚本内嵌在游戏中5、自动化测试：编写为简单的实现脚本，运用在selenium/lr中，实现自动化。6、网站开发：借助django,flask框架自己搭建为大家分享一些python学习经验:1、寻找一本python教程书籍，要求讲解浅显易懂、全面细致、例程较好，专注于这一本，从头开始研究，把整本书掌握透彻。2、找一个项目练手，熟悉基础后，深入学习就要去练习实际项目，做一个实际的网站，可以和其他人合作，可以是商业网站，也可以是博客网站等，在实际操作中，查漏补缺，或者是看扣丁学堂的视频进一步提升自己。3、找一个导师，在python培训中，找一个已经会python的人，或者python开发人员，在学习或实操中，遇到问题找他指点，这样才能事半功倍，一个人钻研会耽误许多精力。当然，对于许多初学者而言，在学习python的时候，面对的不仅仅是python这门语言，还需要面临“编程”的一些普遍问题，所以就需要有人指导学习。

可以从事大数据分析、人工智能开发、Python开发、爬虫开发、游戏开发、Python运维自动化、算法等相关工作。

学习Python必须明确的几点：1.明确你将来是做什么工作的，需要掌握哪些技能，很多人连这个就不知道就盲目的学，你首先清楚，现在公司需要什么人才，你应该奔着什么目标努力。Python的学习方向有很多，主要还是web。2.系统的学习规划，规划好你每天学习的新知识和每天做的作业和练习，很多人想自学Python，两个就看完了，这样的能找到工作算是出奇了，现在学习Python想找到工作，没有4-6个月的根本不行，所以规划是一定要有的，我建议半年时间。3.注意学习方法，很多人在学习Python的时候，开始学那一刻起就选择了错误的学习方法，所以最后注定会放弃，回到原来的岗位继续做着自己不喜欢的事情，学习Python需要一定的技巧，在开始学之前多跟别人问问，不要自己盲目的自学，浪费时间。这里给你推荐蚁小二python小课，可以先自己学习基础入门，看看自己是否适合程序开发！

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