网上有关“如何转行Python人工智能？ ”话题很是火热，小编也是针对如何转行Python人工智能？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析 ，如果能碰巧解决你现在面临的问题 ，希望能够帮助到您 。
一 、Python是解释语言，程序写起来非常方便
写程序方便对做机器学习的人很重要 。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改 ，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情 ，Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配操作数（矩阵）的内存 、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm 、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间 。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事 。
当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了 ，这也让开发过程容易了很多 ，但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
二 、Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用
Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现（编写和运行效率都高） ，配合lambda等使用更是方便 。这也是Python良性生态背后的一大原因 。相比而言 ，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持 ，但其本身很难做到Python这样 ，一是因为有Python这个前辈占领着市场份额，另一个也因为它本身种种反常识的设计（比如全局变量）。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风 ，Lua似乎也在寄生兴起 。
三、Python效率超高
解释语言的发展已经大大超过许多人的想象 。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外 ，还有Cython可以大幅增加运行效率 。最后，得益于Python对C的接口 ，很多像gnumpy, theano这样高效 、Python接口友好的库可以加速程序的运行 ，在强大团队的支撑下，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高 。
未来十年Python语言的发展前景形势一片大好，毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多 ，Python程序猿的人才缺口也将越来越大 ，认准时机，把握机遇 ，Python全栈开发工程师 、Python开发工程师、自动化开发工程师 、Linux运维工程师 、Python爬虫开发工程师、前端开发工程师 、大数据分析和数据挖掘等热门职位等你来选。
一 、Python是解释语言 ，程序写起来非常方便
写程序方便对做机器学习的人很重要 。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情 ，Python里通常可以用很少的时间实现 。举例来说 ，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配操作数（矩阵）的内存、分配结果的内存 、手动对BLAS接口调用gemm 、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事 。
当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了 ，这也让开发过程容易了很多 ，但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间 。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
二、Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用
Python灵活的语法还使得包括文本操作 、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现（编写和运行效率都高） ，配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因 。相比而言 ，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样 ，一是因为有Python这个前辈占领着市场份额 ，另一个也因为它本身种种反常识的设计（比如全局变量） 。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风，Lua似乎也在寄生兴起。
三 、Python效率超高
解释语言的发展已经大大超过许多人的想象 。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的 。除了JIT之外 ，还有Cython可以大幅增加运行效率。最后 ，得益于Python对C的接口，很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行 ，在强大团队的支撑下 ，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高 。
未来十年Python语言的发展前景形势一片大好，毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多 ，Python程序猿的人才缺口也将越来越大 ，认准时机，把握机遇 ，Python全栈开发工程师、Python开发工程师 、自动化开发工程师 、Linux运维工程师、Python爬虫开发工程师 、前端开发工程师 、大数据分析和数据挖掘等热门职位等你来选 。
python作为一门高级编程语言 ，它的诞生虽然很偶然，但是它得到程序员的喜爱却是必然之路，Python入门简单 ，相比于其他语言 ，初学者很容易入门，除此之外 ，Python还具有以下优点：
1. 简单：Python奉行简洁主义 ，易于读写，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
2. 免费：Python是开源软件 。这意味着你不用花一分钱便能复制、阅读 、改动它 ，这也是Python越来越优秀的原因——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的 。
3. 兼容性：Python兼容众多平台 ，所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。
4. 面向对象：Python既支持面向过程，也支持面向对象编程 。在面向过程编程中 ，程序员复用代码 ，在面向对象编程中，使用基于数据和函数的对象 。
5. 丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作 ，包括正则表达式 、文档生成、单元测试 、线程 、数据库、网页浏览器 、CGI 、FTP、电子邮件、XML 、XML-RPC 、HTML、WAV文件 、密码系统 、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。
6. 规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性 。
7. 可扩展性和可嵌入性 。如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开 ，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能 。
Python的学习强度相对于其他的一些编程语言普遍公认的简单 ，0基础也可轻松学会 ，而且发展前景好，在人工智能 、大数据 、云计算等领域均得到了广泛的应用 ，且现阶段人才紧缺 ，薪资普遍高于其他编程语言，因此 ，是IT转型的好选择！
关于“如何转行Python人工智能？ ”这个话题的介绍 ，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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希望本篇文章《如何转行Python人工智能？》能对你有所帮助！
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