大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于用python来学习难吗的问题，于是小编就整理了2个相关介绍用Python来机器学习难吗的解答，让我们一起看看吧。
能不能自学python，会不会太难？
***如你不是初学者，Python应该算是最易学语言之一了，它简单，优雅，易读易懂。
但是对于初学者来说，任何一种编程语言都是最难的。
因为你不仅仅要学习编程语言，而是要学习语言的思考范式，机器的思考模式！
Python是一门解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，其丰富的第三方库让开发者可以做很多有意义的事情。
如果你本身接触过其他编程语言，那么学习Python是很容易上手的，完全不用担心，要做到精通很难，但要入门搞事情还是很快的。
如果你是其他行业转向编程领域的话，虽然入门编程会有一个或短或长的适应期，但总体相较于其他编程语言，Python入门也是相对比较简单的。建议可以尝试学习一段时间，看看自己是否适合编程领域。
首先，对于已经具备一定编程基础的同学来说，学习Python的初期还是相对比较容易的，但是要想找到一份Python开发岗位，还需要做好三方面的准备。
其一是要选择一个主攻方向，这对于就业的影响是非常明显的。Python语言是一门典型的全场景编程语言，在Web开发、大数据开发、人工智能开发、嵌入式开发等领域都有所应用，所以要选择一个自己的主攻领域，然后按照该领域的岗位需求来制定学习计划。
其二是根据自身的知识基础和能力特点来选择一个岗位类型，目前***用Python的岗位类型可以分成三大类，分别是算法岗、研发岗和应用开发岗，不同岗位对于知识结构的要求有所不同。从近几年的人才需求情况来看，开发岗的人才需求量相对大一些，而且对于开发人员的整体要求也并不算高。
其三是为自己构建一个实践和交流场景，学习编程语言一定要有场景的支持，否则很难深入学习。虽然目前Python语言的应用场景非常多，但是人才招聘量却并不算大，而且很多岗位都集中在大数据、人工智能领域，这些领域对于从业者的要求往往也比较高，比如学历等，所以如果想在Python技术领域走得更远，可以重点考虑读一下研究生。
从学习的顺序上来说，初学者可以先按照Web开发路线来学习，一方面Web开发的入门难度相对比较低，另一方面Web开发的参考资料也非常丰富，即使***用自学的方式，也会有一个较好的学习体验。在完成了Web入门之后，可以结合自身的实际情况，选择一个主攻方向。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
我是老K，一个IT创业者，平时会在各平台的@老K玩代码 分享项目案例和实战经验，有需要的可以关注我。
python是一个长久的事情，但如果你想用python做些事情，那很多时候1个月左右的时间就已经足够了。
你首先要花一些时间熟悉一下pytho语言的语法，这个不难，也正是python的优势。
之后就是根据你的需要，去了解一下常见的第三方库，并且找一些好的项目实践，通过实际项目提高这一方面的技能。
现在Python主要的应用领域有爬虫、网站开发、数据分析和可视化、机器学习和AI等，每个人可以先想到自己想深耕于哪个方向，还是开始学习。
一、 打好基础
二、了解以下常用的第三方库
Python的应用领域有很多，基本想得到的功能，你都可以在github上找到相应的库
但主要的应用还是集中在以下4个方面
- 网络爬虫：如requests、bueatifulsoup4、selenium等
- 网站开发：如flask、Django等
- 机器学习：如tensorflow、sklearn、keras、pytorch等
- 人工智能：如nltk、gensim、opencv等
- 数据分析：如numpy、pandas、matplotlib等
三、实践项目
有很多可以找到实践项目的网站，比如
- github： ***s://github***
- 楼： ***s://shiyanlou***
不会。
它都被纳入小学课程了，你要说它难吧，我觉得难免有些牵强。你要说他简单吧，从头开发一套软件还确实很难。
那么问题出在哪里呢？
python的简单
简单的语法，python的语法十分简单，而且没有花括号，代码风格比较易读。
丰富的的模块生态，因为其丰富的模块生态，导致大家都是api调用工程师，能读懂api就能用起来，这有什么难的，这是我写的一段爬去糗事百科的代码，就是分析xpath就可以了，简单到飞起。
python的困难
也不是python的困难，是所以编程语言的难点，这些难带在我个人开来，我称之为抽象思维。比如代码目录接口，软件框架设计，方法执行逻辑...等，这都是教科书，培训班没办法快速培养的，只能靠你自己去悟。
所以你在学习的时候要经常看那些优质代码，优质的书籍来提升自己的抽象思维，当你的抽象思维到达一个高度的时候，你看待一个框架，很快的就能感觉到它其中的原理。也就是说这个时候你也可以去尝试制造一些轮子来让别人使用了。
简单的只是表象，一切能在百度上查询出来的都不难，难在于你编程时候的抽象思维能力，而这些恰恰是百度不出来的，只能靠你平时的领悟。
如果你有不同的看法，可以在下方评论，我们一起讨论。
Python那么流行，为什么有人觉得Python很难？
python难易程度都是相对来说的，对于新手小白来说新接触一门语言，内容了解不深入，还是很难的，那另一方面，如果有一定的C语言，会Java，掌握SQL，学习一门语言就很简单了。
目前主流的数据分析语言有python、R语言、MATLAB，那python在其中算最简单最易上手的一门语言了。Python语法简单，对于小白而言，比起其他语言来说，更容易上手。python有很多功能强大的库。可以使用python这个语言去建构以数据为中心的应用程序。Python是一门胶水语言，python语言能够以多种方式轻易地与其他语言的组件粘接在一起。是一门更易学、更严谨的程序设计语言。
对于语言学习难易程度，这里通过对比来反应其难易程度。
1⃣️Python接口统一，学习曲线平缓，应用于数据分析、机器学习、矩阵运算、科学数据可视化、数字图像处理、Web应用等各方面。
2⃣️R语言接口众多，学习曲线陡峭，R语言应用于统计学习、机器学习、科学数据化语言等。
3⃣️MATLAB自由度大，学习曲线较为平缓，主要运用于矩阵运算、数值分析、科学数据可视化、机器学习、符号计算、数字图像处理、数字信号处理、仿真模拟等。这个软件一般学界用的比较多，业界应用较少。
学习python要掌握NumPy数值计算基础、Matplotlib数值可视化操作，pandas统计分析基础、数据预处理、使用scikit-learn构建模型等，对于新手小白来说上手还是有些难度的，建议有一个系统的学习，祝学习愉快！
到此，以上就是小编对于用python来机器学习难吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于用python来机器学习难吗的2点解答对大家有用。
