AI 开发之 Python 编程技能

巩固Python 编程技能，掌握 AI 开发所需的核心数学知识，为后续学习机器学习和深度学习打下基础。

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前言

为什么学 Python：Python 是 AI 开发的主流语言，拥有丰富的机器学习和深度学习库（如 NumPy、TensorFlow、PyTorch）。

重点：
基本语法、数据结构（列表、字典、集合等）。
Python 的面向对象编程和函数式编程。
常用库：NumPy（数值计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib（数据可视化）。

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将军会从 Python 的基础知识开始讲解，逐步深入到 AI 开发中常用的库和实践方法

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一、Python 基础知识

1. 基本语法与数据类型

核心内容

• 变量与数据类型：
  • 基本类型：整数（int）、浮点数（float）、字符串（str）、布尔值（bool）。
  • 复合类型：列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set）。
  • 示例代码：

    # 变量与基本类型
    age = 25  # 整数
    height = 1.75  # 浮点数
    name = "Alice"  # 字符串
    is_student = True  # 布尔值# 列表与字典
    numbers = [1, 2, 3, 4]  # 列表
    person = {"name": "Alice", "age": 25}  # 字典
    print(numbers[0])  # 输出 1
    print(person["name"])  # 输出 Alice
    

• 运算符：
  • 算术运算：+, -, *, /, //（整除）, %（取模）, **（幂）。
  • 比较运算：==, !=, >, <, >=, <=。
  • 逻辑运算：and, or, not。
• 输入与输出：
  • 使用 input() 获取用户输入，print() 输出结果。

    name = input("请输入你的名字：")
    print(f"你好，{name}！")
    

练习

• 编写一个程序，计算用户输入的两个数的和与平均值。
• 创建一个包含 5 个名字的列表，打印出第 3 个名字，并添加一个新名字到列表。

资源

• 书籍：
  • 《Python Crash Course》（Eric Matthes）：第 1-5 章，涵盖基本语法和数据结构，适合初学者。
    • 可在 O’Reilly 或亚马逊购买电子版/纸质版。
• 在线课程：
  • Coursera：《Python for Everybody》（密歇根大学，免费试听）：
    课程链接
  • Codecademy 的 Python 3 课程（部分免费）：
    课程链接
• 实践平台：
  • LeetCode 的 Python 题目（选择“Easy”难度）：
    LeetCode
  • HackerRank 的 Python 练习：
    HackerRank

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2. 控制流

核心内容

• 条件语句：
  • 使用 if, elif, else 实现分支逻辑。

    score = 85
    if score >= 90:print("优秀")
    elif score >= 60:print("及格")
    else:print("不及格")
    

• 循环：
  • for 循环：遍历列表、字符串等可迭代对象。

    for i in range(5):  # 输出 0 到 4print(i)
    

  • while 循环：基于条件重复执行。

    count = 0
    while count < 5:print(count)count += 1
    

• 列表推导式：
  • 简洁创建列表的语法。

    squares = [x**2 for x in range(5)]  # [0, 1, 4, 9, 16]
    

练习

• 编写一个程序，判断一个数是否为偶数。
• 使用循环打印 1 到 10 的平方。
• 使用列表推导式生成一个包含 1 到 20 偶数的列表。

资源

• 互动教程：
  • W3Schools 的 Python 教程（免费，包含控制流）：
    W3Schools Python
• 视频教程：
  • freeCodeCamp 的 Python 入门视频（YouTube，免费）：
    YouTube 链接

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3. 函数与模块

核心内容

• 函数定义：
  • 使用 def 定义函数，支持默认参数、可变参数。

    def greet(name, greeting="Hello"):return f"{greeting}, {name}!"
    print(greet("Alice"))  # 输出：Hello, Alice!
    

• 模块与包：
  • 导入标准库模块（如 math, random）。
  • 安装和使用第三方库（如 pip install numpy）。

    import math
    print(math.sqrt(16))  # 输出 4.0
    

• 异常处理：
  • 使用 try, except 处理错误。

    try:result = 10 / 0
    except ZeroDivisionError:print("不能除以 0！")
    

练习

• 编写一个函数，计算一个数的阶乘。
• 创建一个模块，包含一个计算圆面积的函数，并在主程序中调用。
• 编写一个程序，处理用户输入的数字，捕获非数字输入的异常。

资源

• 官方文档：
  • Python 官方教程（简洁，权威）：
    Python Docs
• 实践平台：
  • Replit（在线 Python 环境，适合快速实验）：
    Replit

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二、AI 开发常用库

1. NumPy（数值计算）

核心内容

• 数组操作：
  • 创建数组、矩阵运算、广播机制。

    import numpy as np
    arr = np.array([1, 2, 3])
    print(arr * 2)  # 输出 [2, 4, 6]
    

• 常用函数：np.mean(), np.std(), np.dot()（矩阵点积）。
• 应用：数据预处理、矩阵计算（AI 模型的基础）。

练习

• 创建一个 3x3 矩阵，计算其转置和行列式。
• 使用 NumPy 生成 100 个随机数，计算均值和标准差。

资源

• 教程：
  • NumPy 官方快速入门：
    NumPy Quickstart
  • Kaggle 的 NumPy 教程：
    Kaggle NumPy
• 视频：
  • Corey Schafer 的 NumPy 教程（YouTube）：
    YouTube 链接

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2. Pandas（数据处理）

核心内容

• DataFrame 与 Series：
  • 创建和操作表格数据。

    import pandas as pd
    data = {"name": ["Alice", "Bob"], "age": [25, 30]}
    df = pd.DataFrame(data)
    print(df)
    

• 数据操作：过滤、排序、分组、合并。
• 应用：数据清洗、特征工程。

练习

• 读取一个 CSV 文件（如 Kaggle 的 Titanic 数据集），统计年龄的均值。
• 过滤出年龄大于 30 岁的乘客数据。

资源

• 教程：
  • Pandas 官方 10 分钟入门：
    Pandas Getting Started
  • Kaggle 的 Pandas 微课程：
    Kaggle Pandas
• 数据集：
  • Kaggle 数据集：
    Titanic Dataset

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3. Matplotlib（数据可视化）

核心内容

• 基本绘图：
  • 绘制折线图、散点图、柱状图。

    import matplotlib.pyplot as plt
    x = [1, 2, 3]
    y = [2, 4, 6]
    plt.plot(x, y)
    plt.show()
    

• 定制化：添加标题、标签、图例。

练习

• 绘制一个正弦函数的折线图。
• 使用 Pandas 和 Matplotlib 绘制 Titanic 数据集中年龄的直方图。

资源

• 教程：
  • Matplotlib 官方教程：
    Matplotlib Tutorials
  • Kaggle 的数据可视化课程：
    Kaggle Data Visualization

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三、实践项目

项目 1：简单计算器

• 任务：编写一个命令行计算器，支持加、减、乘、除四种运算，处理用户输入并捕获异常。
• 目标：熟悉函数、控制流和异常处理。

项目 2：数据分析脚本

• 任务：使用 Pandas 读取一个 CSV 文件（如 Kaggle 的 Titanic 数据集），计算基本统计信息（均值、中位数），并用 Matplotlib 绘制可视化图表。
• 目标：掌握 Pandas 和 Matplotlib 的基本使用。

项目 3：NumPy 矩阵运算

• 任务：使用 NumPy 创建两个 3x3 矩阵，计算它们的乘积和逆矩阵（如果存在）。
• 目标：熟悉 NumPy 的矩阵运算，为后续机器学习做准备。

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推荐工具

• 编程环境：
  • VS Code：安装 Python 插件，支持代码补全和调试。
    VS Code 下载
  • Jupyter Notebook：适合数据分析和可视化。
    Jupyter 安装
• 在线平台：
  • Google Colab：免费提供 GPU，适合后续 AI 实验。
    Google Colab
  • Kaggle：提供数据集和 Notebook 环境。
    Kaggle

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下一步

完成 Python 基础和 AI 常用库的学习后，大家可以开始尝试简单的机器学习任务（如使用 Scikit-learn 进行分类）。在完成本阶段后，将军之后有时间也会给大家写一篇关于AI 数学基础（线性代数、概率统计等）或直接进入 机器学习基础！

我是将军，我一直都在