大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python迁移学习书的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python迁移学习书的解答，让我们一起看看吧。
python哪个版本最多？
python分为2个大的版本，一个是python2版本，另一个是Python3版本。python2就不要想了，官方已经停止维护了，新的项目基本用python3去写 ，一些老的项目也开始 向python3迁移。现在python3.6用的最多。
Python2和Python3有哪些主要区别？
Python2和Python3之间有许多主要区别。
首先，Python3***用了更现代化的语法和特性，例如print函数变成了print()函数，以及引入了新的关键字和操作符。
其次，Python3对字符串处理更加严格，将字符串视为Unicode字符序列，而Python2将字符串视为字节序列。
此外，Python3还引入了一些新的标准库和模块，同时废弃了一些过时的功能。
最重要的是，Python3不向后兼容Python2，因此需要进行代码迁移才能在Python3中运行Python2的代码。总之，Python3是Python的未来，具有更好的性能和更丰富的功能。
为什么越来越多的科学家使用Python、Ruby而非Fortran？
python 是一种具有精确和高效的符号系统的解释性的动态语言。python有一个非常棒的REPL，而且你可以轻易的用dir()从PEPL中生成新的模块。这是python比C， C++, java这些语言更好的一个原因。
python社区从上个世纪九十年代开始就致力于各种各样的数值问题。 社区的目标是：“让python像自然语言一样好的支持各种各样的数值分析，就像matlab做过的一样。”这些努力在后来演化成了我们今天看到的Numpy. Numpy出现几年之后，另一个受Matlab启发的画图工具matplotlib又同样的进入了人们的视野。同时，围绕这个Numpy和matplotlib进行的各种各样的可惜计算的包也被人们整理集合成了另一个著名的Scipy模组。python用跟matlab类似的方式实现和支持了矢量化和作图我认为是python好过perl和ruby的主要原因。
今天，在数据科学领域，能够与python并肩的语言有R，matlab/oct***e以及mathematica/sage.等等。但最近的一些努力让人们把R和mathematica的一些特性和好处也迁移到了python中去了。
从R语言里面，python迁移了数据结构和数据相关的各种操作，将它们集成到了著名的pandas包里面。而像scikit-learn, pytorch, tensorflow这些包又将许多做机器学习需要用到的算法集成到了一起。
从mathematica中，python吸收了“笔记本”这样的概念，并将这个概率实现到了非常成功的ipython notebooks中去了。
可以这么说，广泛的社区和模块极大地接受了大多数人的时间，使得新手可以通过很短的努力就实现非常复杂的操作。
同时，python虽然慢，但是python代码的可读性非常高。这使得在科学研究这种要频繁更新计算任务和程序的情景中，python可以极大地提高开发效率。
python也是一门非常优秀的胶水语言。由于各种历史原因，科学家们可能要处理非常诡异，复杂和丑陋的数据流，这些数据流可能会涉及到好几种不用的软件和语言。在这种情况下，科学家往往可以用python将这些不同的语言很好的串起来。
到此，以上就是小编对于python迁移学习书的问题就介绍到这了，希望介绍关于python迁移学习书的3点解答对大家有用。
