tensorflow和python的关系（机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生，应该往python还是MATLAB发展）

本文目录

• 机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生，应该往python还是MATLAB发展
• python一般用来做什么
• Python（x,y）和Python是什么关系
• 人工智能和python有什么联系吗

机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生，应该往python还是MATLAB发展

答案必然是Python!

从就业前景看: Matlab是收费的商业软件，学校里可能有能student edition的license,将来就业很少有公司能支持到license

从技术角度看: Matlab是很厉害，有了matlab, 你就有了是matlab商业公司的支持; 而你有了python，你就拥有了全世界

python的开源性及可扩展性，使得你能用全世界码农github上的python package:

• 算法方向: opencv, tensorflow, pytorch等都是开源的API, 比Matlab的toolbox用得广泛的多

• 数据可视化: matplolib就是参照的matlab设计的, plotnine更是R的ggplot的移植，比matlab自带的绘图强太多了

• 数据分析以及数值计算: numpy可替代matlab的矩阵运算, 更有pandas做数据分析

• 机器学习更不用说了: 单机版sklearn， 深度学习的pytorch, tensorflow都有python的API, 大数据计算的的spark也有python的版本

有什么理由放弃PYTHON而选用Matlab呢?

python一般用来做什么

Python是一个比较完善的开发语言，既能做验证模型又能做落地项目，所以Python用来写大型项目是没有问题的。而且Python作为Web开发的三大传统解决方案之一，在Web开发领域也有很多经典的解决方案，所以Python做大型项目不仅没有问题而且还有很多成功案例。

我是通过机器学习项目的研究才开始接触并使用Python的，大概在4年前一次学术交流会议上，一个研究机器学习的同行跟我推荐使用Python，我当时还是使用Java做开发语言。在使用Python做算法实现之后，我确实感受到了Python在机器学习方面做的比Java要更好，尤其是Numpy、matplotlib等库的支撑使得Python在很多算法实现上都非常简洁。我曾经做过一个对比，一个同样的算法（朴素贝叶斯）如果使用Java来实现需要200行，使用Python只需要50行，虽然这一个对比不能完全否定Java，但是带来的方便却是实实在在的。

目前我正在使用Python做一个智能诊疗方面的项目，简单的描述一下就是通过机器学习来完成患者治疗方案的推荐，辅助医生做出更合理的治疗。通过大量患者数据的整理和分析，不断训练算法最终得到一个比较合理的分析结果。目前已经整理出来了20余万条数据，而且这些数据正在不断的增加，通过这些数据的分析和处理能更好的服务于医生和患者。

其实我最早听说过Python在项目中的应用是在2010年左右，我一个学生在美国读书，当时他在做一个电子商务网站，他告诉我他使用的就是Python语言。目前他在亚马逊云计算部门做研发，我们也经常做一些技术方面的交流。

我在头条上写了关于Python的系列学习文章，感兴趣的可以关注一下，如果有Python方面的问题也可以私信我。

Python（x,y）和Python是什么关系

首先，python2.7只是python解释器的一个版本，自带了一些标准库，python(x,y)这个是第三方公司给python集成了很多python的第三方库和工具如spyder。它包含的库很多，不知你自己安装的那几个，python(x,y)目前只适合在windows下安装，不过他的英文文档很不错，如果只是练习，那就没有必要；毕竟pythonxy很大。

人工智能和python有什么联系吗

Python和人工智能的关系，先来上两张图人工智能和Python的图。

从上图可以看出，人工智能包含常用机器学习和深度学习两个很重要的模块，而下图中Python拥有matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的库，像pandas、sklearn、matplotlib这些库都是做数据处理、数据分析、数据建模和绘图的库，基本上机器学习中对数据的爬取（scrapy）、对数据的处理和分析（pandas）、对数据的绘图（matplotlib）和对数据的建模（sklearn）在Python中全都能找到对应的库来进行处理。

所以，要想学习AI而不懂Python，那就相当于想学英语而不认识单词，所以，Python学起来吧。