Python与AI之一_入门

发布时间：2019-09-10 08:56:01编辑：auto阅读（1595）

    Python与Java, C, C++并列为全球4大最流行语言. 从C到C++,到Java再到Python, 细节越来越少, 让开发者把更多的精力放在”做什么”, 而不是”怎么做”.

    早就听说Python容易, 但没想到这么容易, 机器学习的分类器, 或是中文分词能在十行内搞定. 开始时几乎完全不用考虑具体的数据结构. 在熟悉了Python之后, 用它看程序逻辑就很清晰, 有点像伪代码, 让LISP爱好者们也如同找到了亲人.

    以下是Python在ubuntu系统下的简单实例.

    1.      第一个程序Hello world

    1)       写入文件/tmp/a.py

    print('hello world')

    2)       运行

    $ python /tmp/a.py

    2.      集成开发环境: Eclipse支持Python

    Eclipse在Help菜单中，选择Install New Software
    Add,输入http://pydev.org/updates,按提示安装即可

    3.      实例一: 机器学习SVM分类器

    1)       目标
    用SVM分类器训练数据, 然后实现分类

    2)       安装机器学习的相关库
    $ sudo apt-get install python-sklearn

    3)       代码

    from sklearn import svm
  
X = [[0, 0], [1, 1], [1, 0]]  # training samples   
y = [0, 1, 1]  # training target  
clf = svm.SVC()  # class   
clf.fit(X, y)  # training the svc model  
result = clf.predict([2, 2]) # predict the target of testing samples   
print result  # target

    4)       运行结果

    [1]
    (将训练数据分类为y=1)

    4.      实例二: 绘图

    1)       目标
    绘制饼图

    2)       代码

    import matplotlib.pyplot as plt  
labels='frogs','hogs','dogs','logs'  
sizes=15,20,45,10  
colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'  
explode=0,0.1,0,0  
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50)  
plt.axis('equal')  
plt.show()

    3)       运行结果


    5.      实例三: 中文分词

    1)       目标
    把一个中文句子分成单个词

    2)       安装分词库
    下载安装包jieba-0.38.zip
    $ unzip jieba-0.38.zip
    $ jieba-0.38
    $ sudo python setup.py install

    3)       代码

    #! -*- coding:utf-8 -*-
import jieba
seg_list = jieba.cut("北京野生动物园轿车遭黑熊围堵")
print "Default Mode:", ' '.join(seg_list)

    4)       运行结果:

    北京 野生 动物园 轿车 遭 黑熊 围堵

    6.      参考

    1)       Python入门教材
    http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/09/13/2682778.html

    2)       Python绘图
    http://blog.csdn.net/panda1234lee/article/details/52311593

    3)       Python在人工智能中的作用
    http://mt.sohu.com/20160807/n462992458.shtml



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