大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于花2000学习python的问题,于是小编就整理了3个相关介绍花2000学习Python的解答,让我们一起看看吧。
python 5种方法计算圆周率?
以下是使用Python计算圆周率的五种方法:
1、使用圆的半径计算圆周率:
import math
radius = 5
circumference = 2 * math.pi * radius
pi = circumference / (2 * radius)
print(pi)
2、使用圆的直径计算圆周率:
python是什么语言?
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python由来扩展
Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆 (Guido van Rossum)。1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,Guido为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python(大蟒蛇的意思)作为该编程语言的名字,是取自英国20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提.派森的飞行马戏团》(Monty Python's Flying Circus)。
Python如今已然成为最受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后,python的使用率呈线性增长。Python 2于2000年10月16日发布,稳定版本是Python 2.7。Python 3于2008年12月3日发布,不完全兼容Python 2。 2011年1月,它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。
由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,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***用Python来教授程序设计课程。
众多开源的科学计算软件包都提供了Python的接口,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。
深度学习最终会淘汰掉其他所有机器学习算法吗?
算法越经典越简单越不会被淘汰掉。自信地说,两百年后甚至两千年后,线性回归依然被广泛地使用,但目前深度学习的算法可能被颠覆。因为目前深度学习算法在数学上依然是建立在梯度下降法之上,靠蛮力计算,并没有取得突破,有可能被颠覆。很多牛人对目前深度学习算法不满意,认为存在局限性,我们大脑不可能像深度学习那样思考问题的,难道你也按照梯度下降法那样思考决策吗?因此深度学习未来被颠覆的可能性很大。很多年后,深度学习没有了,但线性回归依然存在,最小二乘法依然存在。最小二乘法诞生于1809年,已经有两百多年历史了,但目前还广泛应用于各行各业,你觉得再过两百年,最小二乘***消失吗?
当然不会,没有一种算***淘汰所有的算法,深度学习也不例外,要证明这点,我们可以来看看Wolpert and Macready在19***年提出的No Free Lunch Theorems(免费午餐理论)。
这个定理告诉我们,对于同一领域任意两个学习算法A和算法B,两者迭代运算之后对于问题Q的解决的所有可能性的累加和是相等的,也就是说, 脱离了具体的某一问题问题, 空谈哪个算法更好或者更坏是没有太大意义的, 因为如果考虑所有可能的问题, 那么所有的算法结果都是一样的。一种算法只是针对某一问题来说是最好的,如果算法A针对问题M优于算法B,那么算法B必定会在同一领域对的问题N上优于算法A。
目前的深度学习主要是基于神经网络的深度学习,这种算法由于能自动的学习和迭代样本的计算结果的表示, 因此比较适合适合像图像, 语音, 文本等原始样本和数据特征之间相差很大,无法用一般统计方法提前特征值的情况, 这也是现今深度学习在这些领域能取得重大进展的一个非常重要的原因, 而另一方面, 仍然有相当多的问题中, 其数据的原始样本和数据的特征之间差别不大, 这个时候, 使用深度学习开销和性能将比不过传统的统计方法。毕竟工程问题除了要考虑精准度外,还要考虑成本,从这个角度讲,传统的统计检验提取特征值的方法成本还是要远低于深度学习的算法的。
任何技术或者算法或者语言的发展都不是为了打败其他的技术,算法,语言,科技的发展是包容的,是互相学习,互相进步的一个过程,人工智能的发展还需要更多优秀算法的迭代才能焕发出蓬勃的生命力,而不是一味的用所谓的高级算法替代甚至淘汰别的算法。
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到此,以上就是小编对于花2000学习python的问题就介绍到这了,希望介绍关于花2000学习python的3点解答对大家有用。