Python環(huán)境下八種簡單線性回歸算法

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，人工智能的普及，Python[已經(jīng)成為最受歡迎的程序設計語言之一。當下很多人都知道Python學習簡單，零基礎也可以學習Python，而想學習Python培訓的同學也迅速增多，那么下面扣丁學堂來給大家介紹一下關于Python開發(fā)環(huán)境下八種簡單線性回歸算法吧。

　　1、WEB開發(fā)

　　在國內(nèi)，豆瓣一開始就使用Python作為web開發(fā)基礎語言，知乎的整個架構(gòu)也是基于Python語言，這使得web開發(fā)這塊在國內(nèi)發(fā)展的很不錯。

　　盡管目前Python并不是做Web開發(fā)的首選，但一直都占有不可忽視的一席。Python中有各類Web框架，無論是簡單而可以自由搭配的微框架還是全功能的大型MVC框架都一應俱全，這在需要敏捷開發(fā)的Web項目中也是十分具有優(yōu)勢的。廣泛使用(或曾經(jīng)廣泛使用)Python提供的大型Web服務包括知乎、豆瓣、Dropbox等網(wǎng)站。加之Python本身的“膠水”特性，很容易實現(xiàn)在需要大規(guī)模性能級計算時整合其它語言，同時保留Web開發(fā)時的輕便快捷。

　　使用Python中的Flask搭建一個Web版的Helloworld，也只需要幾行而已：

　　fromflaskimportFlaskapp=Flask(__name__)@app.route("/")defhello():return"HelloWorld!"if__name__=='__main__':app.run()

　　除此之外，Python中還有大量“開箱即用”的模塊，用于與各種其它網(wǎng)站的對接等相關功能。如果希望開發(fā)個微信公眾號相關功能，wechat-sdk/weixin-python等包，能夠使你幾乎完全不用管文檔中提及的各種服務器交互細節(jié)，專注于功能實現(xiàn)即能完成開發(fā)。

　　目前，國內(nèi)的Pythonweb開發(fā)主要有兩個技術(shù)棧：

　　a、Django

　　Django是一個高級的敏捷web開發(fā)框架，如果學會了，擼一個網(wǎng)站很快。當然如果純粹比擼網(wǎng)站的速度，基于ruby的Rubyonrails顯然更快，但是Django有一個優(yōu)勢就是性能優(yōu)秀，更適合國內(nèi)網(wǎng)站的應用場景。國外的著名圖片社區(qū)Pinterest早期也是基于Django開發(fā)的，承受了用戶快速增長的沖擊。所以說如果你想快速開發(fā)一個網(wǎng)站，還能兼顧APP客戶端的API調(diào)用需求，Django是可以信賴的。

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　　b、Flask

　　相對于Django，F(xiàn)lask則是一個輕量級的web框架，F(xiàn)lask的最大的優(yōu)勢是性能優(yōu)越，適合配合手機客戶端開發(fā)后臺API服務。國內(nèi)基于Flask的RestfulAPI服務這快很火，也是需求最大的。知名的比如百度、網(wǎng)易、小米、陌陌等等很多公司都有基于Flask的應用部署。當然，如果你想做一個傳統(tǒng)的web網(wǎng)站，還是建議使用Django，F(xiàn)lask的優(yōu)勢是后端、API，不適合構(gòu)建全功能網(wǎng)站。

　　2、網(wǎng)絡爬蟲

　　網(wǎng)絡爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在早期大量地使用Python語言作為網(wǎng)絡爬蟲的基礎，帶動了整個Python語言的應用發(fā)展。以前國內(nèi)很多人用采集器搜刮網(wǎng)上的內(nèi)容，現(xiàn)在用Python收集網(wǎng)上的信息比以前容易很多了。

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　　Python在這個方面有許多工具上的積累，無論是用于模擬HTTP請求的Requests、用于HTMLDOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自動化分布式爬取任務的Scrapy，還是用于最簡化數(shù)據(jù)庫訪問的各種ORM，都使得Python成為數(shù)據(jù)爬取的首選語言之一。特別是，爬取后的數(shù)據(jù)分析與計算是Python最為擅長的領域，非常容易整合。目前Python比較流行的網(wǎng)絡爬蟲框架是功能非常強大的scrapy。

　　3、人工智能(AI)與機器學習

　　人工智能是現(xiàn)在非?；鸬囊粋€方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力?，F(xiàn)在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現(xiàn)，為什么呢?因為Python足夠動態(tài)、具有足夠性能，這是AI技術(shù)所需要的技術(shù)特點。比如基于Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網(wǎng)站基本都是通過Python來實現(xiàn)的。

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　　機器學習，尤其是現(xiàn)在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發(fā)者喜愛。

　　早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型，從經(jīng)典數(shù)據(jù)集下載到構(gòu)建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具，能很簡單地進行調(diào)整。

　　而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數(shù)字識別的深度學習網(wǎng)絡僅僅需要寥寥數(shù)十行代碼，即可借助底層實現(xiàn)，方便地調(diào)用包括GPU在內(nèi)的大量資源完成工作。

　　值得一提的是，無論什么框架，Python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的C/C++實現(xiàn)。由于Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫，從而實現(xiàn)功能和性能上的擴展，這樣的大規(guī)模計算中，讓開發(fā)者更關注邏輯于數(shù)據(jù)本身，而從內(nèi)存分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。

　　4、數(shù)據(jù)分析處理

　　數(shù)據(jù)分析處理方面，Python有很完備的生態(tài)環(huán)境?！按髷?shù)據(jù)”分析中涉及到的分布式計算、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)庫操作等，Python中都有成熟的模塊可以選擇完成其功能。對于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成計算邏輯。這無論對于數(shù)據(jù)科學家還是對于數(shù)據(jù)工程師而言都是十分便利的。

　　其中諸如Seaborn這樣的可視化庫，能夠僅僅使用一兩行就對數(shù)據(jù)進行繪圖，而利用Pandas和numpy、scipy則可以簡單地對大量數(shù)據(jù)進行篩選、回歸等計算。而后續(xù)復雜計算中，對接機器學習相關算法，或者提供Web訪問接口，或是實現(xiàn)遠程調(diào)用接口，都非常簡單。

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　　importseabornassnssns.set()#Loadtheexampletipsdatasetiris=sns.load_dataset("iris")#Plottipasafunctionoftoalbillacrossdaysg=sns.lmplot(x="sepal_length",y="sepal_width",hue="species",truncate=True,size=5,data=iris)#Usemoreinformativeaxislabelsthanareprovidedbydefaultg.set_axis_labels("Sepallength(mm)","Sepalwidth(mm)")

　　Python在數(shù)據(jù)分析處理中典型的應用量化交易，簡單來說就是說借助于強悍的數(shù)學模型數(shù)據(jù)分析來實現(xiàn)利益最大化損失最小化，目前已經(jīng)有許多很好的框架可以使用。

　　5、服務器運維及其它小工具

　　Python對于服務器運維而言也有十分重要的用途。由于目前幾乎所有Linux發(fā)行版中都自帶了Python解釋器，使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調(diào)整都成了Linux服務器上很不錯的選擇。Python中也包含許多方便的工具，從調(diào)控ssh/sftp用的paramiko，到監(jiān)控服務用的supervisor，再到bazel等構(gòu)建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在這基礎上，結(jié)合Web，開發(fā)方便運維的工具會變得十分簡單。

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　　更有意思的是，Python社區(qū)的開發(fā)者們還制作了諸如itchat這樣的開發(fā)工具包，你大可以用微信來管理服務器或是各種服務的運行。想想看，一個微信機器人，能夠在出現(xiàn)異常時，又或者每天固定時刻匯報服務器或是程序運行情況，甚至包含用matplotlib/seaborn繪制的圖表，一目了然，而你對它發(fā)上簡簡單單一句話，即可完成對服務器的調(diào)整。

　　6、桌面程序

　　除此之外，Python也可以用于桌面軟件開發(fā)(如sublimetext等)，甚至移動端開發(fā)(參看kivy)。Python簡潔方便，各種工具包齊全的環(huán)境，能大幅度減少開發(fā)者的負擔。著名的UI框架QT有Python語言的實現(xiàn)版本PyQT。Python簡單易用的特性加上QT的優(yōu)雅，可以很輕松的開發(fā)界面復雜的桌面程序，并且能輕松實現(xiàn)跨平臺特性。

　　7、多媒體應用

　　可以用Python里面的PIL、Piddle、ReportLab等模塊對圖象、聲音、視頻、動畫等進行處理，還可以用Python生成動態(tài)圖表和統(tǒng)計分析圖表。另外，還可以利用PyOpenGl模塊非常快速有效的編寫出三維場景。

　　曾經(jīng)為“阿貝斯(Abyss)”、“星際迷航(StarTrek)”、“IndianaJones”等超級大片制作過特技和動畫的工業(yè)光魔公司(IndustrialLight)就采用Python進行商業(yè)動畫制作。然而在很早以前，Python就是一種游戲編程的輔助工具，在《星球大戰(zhàn)》的制作中扮演了重要的角色，現(xiàn)在，完全可以通過Python寫出非常棒的游戲程序。

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　　很多小白用戶已經(jīng)迫不及待的開始編寫代碼，但是一個很現(xiàn)實的問題出現(xiàn)了，到時該用什么工具去寫代碼，既快速又好用，安裝方便,長的美觀大方(好像找媳婦，出了聊廳堂，進的聊廚房~~扯遠了).畢竟工欲善其事，必先利其器。修煉武功還是要選一個稱手的兵器，于是我整理了一些Python的開發(fā)工具并結(jié)合我自己的經(jīng)驗，列出了2種最佳人氣的工具給大家參考

　　Python就像一本武林秘籍，想要修煉起來，一定要找一個順手的兵器，可以說挑選一個好的開發(fā)工具是極其重要的，一個好的IDE會幫助你方便地編寫Python程序，使你的編程更加舒適。

　　我用python已經(jīng)有好幾年了，中間陸陸續(xù)續(xù)用過一些IDE，我覺得有2款神器是非常適合初學者的，用了之后感覺就像行云流水，愛不釋手，寫起代碼來非常的爽~~推薦給大家，不好勿噴

　　一個好的開發(fā)工具應該是德才兼?zhèn)?長的要漂亮，功能要強大，使用要簡單，下面這2個都是這樣的爆款

　　1.SublimeText:發(fā)燒友級

　　Sublime一個字就是炫，非常的酷，用了之后視覺效果上非常享受的?，F(xiàn)在已經(jīng)到SublimeText3了.而且現(xiàn)在是非常流行的編輯器，基本上前端開發(fā)HTML、CSS、JS都用它。

　　第一它非常簡潔，第二有龐大的插件庫，第三字體配色實在是太好看了(我用了這么多工具，眾里尋他千百度，驀然回首發(fā)現(xiàn)還是它的字體配色最好看)

　　當然優(yōu)點雖然很多，但也是有一些缺陷，就是交互不是特別的好，需要裝一些插件來彌補，一般來說python開發(fā)必裝的有:

　　PackageControl,Emmet,PyV8,SublimeREPL(終端的交互調(diào)試)，SublimeCodeIntel(代碼的提示)

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　　2.Pycharm:專業(yè)級

　　如果說只能推薦一款pythonIDE,那么非Pycharm莫屬,因為它的功能非常強大，

　　而且很多功能(調(diào)試、語法高亮、Project管理、代碼跳轉(zhuǎn)、智能提示、自動完成、單元測試、版本控制)這些已經(jīng)都已經(jīng)內(nèi)置了,不用另外安裝插件。最爽的是它的代碼跳轉(zhuǎn)非常實用，當你寫一個大幾千行的項目，里面的類，函數(shù)很多的時候，就需要它方便的跳轉(zhuǎn).

　　而且這款神器結(jié)合了Flask,Django,H5,AngularJS都包含了。這樣對于web開發(fā)就不用再安裝其他的IDE了。

　　另外還有一個非常重要的功能就是支持代碼重構(gòu)，相信資深碼農(nóng)都知道代碼重構(gòu)的重要性，我就不多說了。

　　以上2款是我強烈推薦的，工具一定要順手，當然公司也有大牛用vim，然后接了2個顯示器寫python,氣場強大.開發(fā)java的同學用慣了Eclipse,也許會說Eclipse+pydev也不錯。

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