简书python机器学习分类,机器学习 python

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于简书python机器学习分类的问题，于是小编就整理了2个相关介绍简书python机器学习分类的解答，让我们一起看看吧。

1. 什么编程软件好学又实用？
2. 为什么感觉python比java、c++慢很多？

什么编程软件好学又实用？

1.看自身想学什么编程，编程是一个大的门类，你想学前端还是后端还是还是想学算法？

2.数据库代码量少，工作量不多，语言较为统一，除了关系型与非关系型之分就没啥大区别，很好入手。但需要特别谨慎，不然得跑路(当然是跑不了的) ;

（图片来源，侵删）

前端代码多，语言复杂，html,css,js还有各大框架，第一眼可能就会让你摸不着头脑，但是这一段时间之后就不会了，理解难度不算特别大。

后端代码中等，逻辑性强，语言很多种选择c家族，java，python等等等等，各种语言各种框架琳琅满目，这会已经开始逼死选择困难症

算法入门门槛特别高，几何线性代数，概率学，统计学都要有很扎实的基础才能入门，目前来说最好语言就是python。

以上是关于程序分类的解答，以下为学习流程还有IDE软件选择等讲解内容：

首先非常推荐VS Code,全程Visual Studio Code，几乎可以写所有主流语言的代码，好看的主题，丰富的插件库都是推荐的首要理由。前端后端甚至数据库都可以用此书写。

数据库的话推荐N***iCat的编辑器，简单，舒服，符合国人的审美。

算法的话当然是anaconda和jupyter notebook很好吃 ，然后就是自行通过是选定的方向进行抉择。

学习方案建议是购买一些基础书籍或者电子书去看原理，有了原理的理解才能很好的写代码，能叫工程师，培养学习能力。因为学编程肯定不会只懂一门语言，这个时候就是考验学习能力了，只会看视频写代码永远理解不了逻辑，你只能是最低级的码农。所以才建议由书籍的基础开始，然后github上面很多开源的项目，你可以下载各路大神的代码，在有一定的基础上看github文档，可issue问问大神，不过可以先会基础才可以。谷歌，github，csdn,简书等等网站可以去参考和提问。编程其实就是多思考多写多理解的学习，很多时候开始并不难。主要是得会坚持。

学习编程之前，先要明确自己是否对编程具有足够大的兴趣。因为学习编程的过程是十分枯燥的，也很辛苦，你需要每天在电脑面前和各种各样的代码打交道。因此，你需要足够的兴趣和决心来支撑自己在这条道路上走下去。

从你的言语之中表达的意思是什么好学我去学什么！而不是因为我感兴趣我要去学！从这一点可以看出你不了解编程，而且害怕遇到困难！所以我建议你不要去学，你都不知道自己要干嘛学了有什么用！

为什么感觉python比j***a、c++慢很多？

就是gil导致这货只能跑一个线程，无法充分利用cpu。题主说的场景，语言解释性是次要的，可以忽略。python真正多线程只能通过调用c库。gevent，libuv等实现。所以当年那些人工智能库只是为了语法简单就选了python，真的是一个很二的选择。

从语言的本质上来讲，python是解释型语言，而c++是编译型语言。

也就是说python代码解释一句，执行一句；而c++语言是讲整个代码编译、链接为机器可识别的二进制代码，最后一起执行。

所以从这个角度来讲，c++自然会比python在很多情况下快很多。

到此，以上就是小编对于简书python机器学习分类的问题就介绍到这了，希望介绍关于简书python机器学习分类的2点解答对大家有用。

标签： python 语言 代码