python编程 学Python一定要会算法吗？

学Python一定要会算法吗？

刚开始入门时，不是必须学好算法的。但是随着技术的深入，算法还是需要的，不然只能干点"搬砖"的活儿。

1、学好软件开发离不开计算机理论基础，如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等。如果热爱这门技术，这些都是不问题，先入门，这些慢慢的都可以补上。

2、关于算法，它是软件开发的灵魂，没有好的算法写不出优秀的程序。

3、如何学习算法，首先选取经典算法教材。基础的可以先从《数据结构》学起，里面有些基础算法，然后再去学专门的算法(其实把数据结构范畴的算法学好，一般就够用了)。还有网上有很多论坛，算法网站，为了吸引眼球 一般都做的浅显易懂。还有大部分算法为c语言，但语言在算法层面都相通的，明白算法模型才是最重要的。

4、万事开头难，只要入门，剩下的就是慢慢经营这门技术就行了。算法在实践中学的最快也最牢固。

希望能帮到你

图像算法处理的一般步骤是什么？ ？

图像处理一般步骤：

　　1、图像获取：提取原始图像，对图像预处理。

　　2、图像增强：滤波，以对问题的主观判断，对图像进行操作，使得图片比原始图像更适合处理。

　　3、图像复原：改进图像外观，与图像增强相比，图像复原指的是客观处理图像。

　　4、边缘检测：分析图像，进行目标定位、匹配分析。

　　5、图像分割：将一幅图像划分为他的组成部分或目标。

　　6、提取特征值：提取感兴趣目标区域。

Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？

对于用过几种开发语言（java，c#，nodejs，erlang），而后转Python做机器学习的人，我说说我的看法。

首先，大家说python慢是真的吗？我的回答是真的。非常慢，for循环比cpp慢两个数量级。

那为什么还用Python?假如我们遍历过亿的数据，两个数量级的差异是无法接受的。但如果我们用python做最上层的逻辑，把上亿数据进行分块，python只循环十几次，剩下扔给cpu和gpu。那么两个数量级是否就无所谓了呢？1毫秒和100毫秒在整个系统中真的无所谓了。

python最大的优势在于，可以非常非常优雅的把数据扔给高效的c，cuda去做计算。numpy，pandas，numba这些优秀的开源库可以非常方便的高效的处理海量的数据，借助zmq，celery等还可以做分布式计算，gevent借助系统的epoll进行io优化。所以，不需要花太多精力，就可以优雅，高效的实现海量的数据处理，机器学习的任务。这是python火爆的原因。

想想，同样的性能，代码只有cpp或java的三分之一甚至更少，是不是很有诱惑力？

python自学难度有多大，怎样算出师？

怎么算出师取决于你学它的用途。

• 不从事IT行业，学习用来辅助工作。

例如只是像某些广告说的，学习Python写一些自动化脚本，帮自己解决一些重复性的工作，比如批量处理Excel表格之类。这样的话出师要求不高，只要掌握一些常用的操作，比如列表、字典、字符串常用的函数；掌握对文件的读取、写入；根据需要学一些比如绘制图表的方法等等。主要是根据你工作的需求来判断，你能用它解决你大部分工作上的问题就足够了。

个人认为最重要的是学会一种解决问题的思路。比如你遇到一个统计文章单词出现率的需求，要知道使用什么方法，比如先对它用字符串的方法进行分割，然后保存到字典进行统计。有这么一个大概的思路，你就可以针对性的去学习字符串的方法、学习字典的使用，哪怕之前你没用过这些方法，你也可以解决这个问题，那就算出师了。

• 想学Python做编程开发。

做编程开发则要求要相对高很多。你要懂常见的数据结构以及对应的方法、了解Python常用的库、框架的用法，知道面向对象编程；如果做web开发还需要知道MVC架构等等；有一定的自学能力，善用搜索引擎和会看文档。

码字不易，对大家有帮助的话就点个赞吧~

Python到底有多慢？

其实如果是性能要求不高的应用的话，快慢表现得不会太明显。举个例子吧，原来大学期间毕设需要对多点之间路径选择顺序进行优化，查阅多方资料后决定使用蚁群算法选出最优路径。尴尬点就在这个蚁群算法里发生了。

首先用的10个坐标点模拟城市的位置，因为平时使用Python比较多一点也较为熟悉，所以首当其冲的选择了Python作为实现蚁群算法的编程语言，但是在第一次运行时差点就等睡着了。猜猜有多久，6分钟多，这就是效率(运行速度)的可怕之处。总不能在毕设答辩里让答辩老师等6分钟来选个最优路径，恐怕是要被挂呀。所以后来蚁群算法这一块使用c语言进行了优化，运算出结果不到1分钟。没有对比就没有伤害，经历了这件事后，我深深的体会到了Python执行效率的可怕之处。

但是作为一门简洁易懂的解释性语言，抛去了指针等复杂的内容，使开发者将更多的注意力集中于解决问题的方法或思路上，而不是编程语言的技术本身上。所以在这些优点的支撑下也可以原谅它的执行效率。

有可能有人有疑问为什么C语言、Java语言的执行效率都比Python高呢，其实这和一门语言的底层代码有关系。C语言是对汇编语言的二次开发，而Java大部分是对c和c 的二次开发，然而我们的Python则可以分为两种情况，一种是cpython，另一种是jpython分别是对c和Java的二次开发，所以效率低于这两种语言不言而喻的。原来看到消息称，为解决Python的效率问题，官方打算重新开发Python的底层代码，最近也没有看到相关消息，毕竟这个工作量非常巨大。

python编程到底好不好学？

首先，答案是肯定的，Python语言还是比较好学的。

语法简单易学是Python语言一个重要的特点，学习Python语言也几乎不需要任何基础，所以Python也是少儿编程的常见编程语言之一。

Python语言是典型的函数式语言与面向对象语言的结合体，所以编写Python代码会非常灵活，也非常直接，想用什么功能直接写就可以了，这与Java这样的纯面向对象语言还是有较大区别的，也许这也是Python语言比较受程序员欢迎的原因，因为没有人愿意复杂。Python语言比较简单还体现在丰富的“库”上，Python为各个常见的开发领域都准备了丰富的库，只要把这些库导进来就可以方便的使用。

虽然Python语言简单易学，但是Python语言的应用领域却比较广泛，语言生态也相对比较健全。目前Python语言在Web开发、大数据开发（数据分析）、人工智能开发（机器学习、计算机视觉、自然语言处理）、嵌入式开发等领域均有广泛的应用，相信随着大数据和人工智能的不断发展，未来Python语言的发展空间还是非常广阔的。

当然，采用Python语言也可以写出非常复杂的程序，尤其在人工智能领域，采用Python来完成算法实现的过程还是相对比较复杂的。不少开发团队把算法设计和算法实现进行了分离，从事算法实现的工程师往往需要通过Python等语言来实现算法设计师的设计方案，这个过程往往还是具有一定难度的，而且要求算法实现工程师也要具备扎实的算法基础。当然，目前不少团队的算法工程师既要完成算法设计，也需要完成算法实现，而且这似乎是目前一个发展趋势。

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。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

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