《人工智能技术基础及应用》全套PPT课件.pptx

第1章 Python编程基础人工智能技术基础及应用1.1 Python简介人工智能技术基础及应用Python语言具有简单、易读的特性；Python语言代码可读性高，性能不断被优化，也可以处理大规模数据或者要求快速响应的场景；Python拥有许多优秀的算法支持库，如NumPy、SciPy、scikit-learn、OpenCV-python等；在深度学习领域，一些著名的开发框架如Caffe、TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等均提供了Python语言丰富的接口；Python有Python 2.x和Python 3.x两个版本。2.7版本已经于2020-01-01终止了支持。这两个系列版本是不具备“向后兼容性”支持的，也就是用Python 3.x写的代码不能被Python 2.x执行，反之亦然。1.2 Python安装与运行Python官网的下载网页/downloads//downloads/Python的版本比较碎片化，其扩展库对于Python语言的支持力度是不同的，有的库能够兼容较新的Python语言版本，但是也有很多库由于终止更新而停留在较旧的Python版本。Python语言提供了Environment模块的虚拟环境管理模式，来实现各版本的兼容问题。人工智能技术基础及应用1.2 Python安装与运行安装官方Python版本后，会提供一个IDLE 编程开发程序，可以进行简单的命令行交互式调试File菜单中还可以打开一个文本编辑器进行源代码的编辑和调试运行人工智能技术基础及应用1.2 Python安装与运行另一个常见的Python语言部署环境是Anaconda发行版。Anaconda集成了许多必要的库；同时，其附带安装了Spyder集成编辑调试环境和Jupyter Notebook基于网页的交互调试环境人工智能技术基础及应用1.2 Python安装与运行Jupyter Notebook是一个web前端应用；其后台服务程序不能关闭；如果关闭了浏览器，可以打开后台服务器的网址部分，将该地址拷贝下来粘贴到浏览器的地址栏中，这样可以再次打开Jupyter调试环境。人工智能技术基础及应用1.2 Python安装与运行conda命令进行多环境配置的方法：1、查看虚拟环境的信息conda info -e 本命令能够列出当前存在的虚拟环境。2、创建虚拟环境conda create -n env_name python=x.x本命令创建名为env_name的虚拟环境，并使用x.x版本的Python。$ conda create -n tensorflow1.2 python=2.7 创建虚拟环境tensorflow1.2，并使用Python 2.7。$ conda create -n tensorflow2.1 python=3.6 创建虚拟环境tensorflow2.1，并使用Python 3.6。人工智能技术基础及应用1.2 Python安装与运行3、激活虚拟环境conda activate env_name本命令将激活env_name的虚拟环境，激活成功后，命令行的提示符将显示当前的虚拟环境名。后续的操作，包括新安装的扩展库都只影响到本虚拟环境，类似于一个沙盒的模式。4、退出虚拟环境conda deactivate5、删除环境conda remove -n env_name –all本命令将删除env_name虚拟环境相关的文件。人工智能技术基础及应用1.3 Python基础编程1.3.1 标识符标识符由字母、数字、下划线组成，并区分字母的大小写，但不能以数字开头。在 Python 3 中开始允许使用非ASCII标识符，所以可以使用中文作为变量名。 你=100 我=200 print(你+我)300人工智能技术基础及应用1.3 Python基础编程在Python语言中，以下划线(_)开头或结尾的标识符通常具有特殊意义，因此普通的编程任务要尽量不使用下划线(_)作为变量名的开头Python语言还保留了一些关键字，即标识符的名称不能与关键字重名。 import keyword keyword.kwlist[False, None, True, __peg_parser__, and, as, assert, async, await, break, class, continue, def, del, elif, else, except, finally, for, from, global, if, import, in, is, lambda, nonlocal, not, or, pass, raise, return, try, while, with, yield’]人工智能技术基础及应用1.3