"该资源是一份关于人工智能学习的教师手册,由高焕堂教授撰写,主要探讨了如何从Python入门到进行AI编程。内容涵盖了Python中的模块导入、数组数据结构、编程风格、数据类型、数据运算、比较与决策以及循环等基础知识,并特别强调了Python的扩展性和丰富的第三方库。"
在人工智能(AI)的学习过程中,Python因其简洁易懂的语法和强大的生态系统而成为首选语言。Python的模块化设计使得开发者能够方便地复用和共享代码。模块(Module)和库(Library)是Python中的核心概念,它们提供了各种功能,帮助程序员高效地完成任务。
1. **模块导入(Import 模組)**
Python的标准库包含了众多预先编写的模块,比如数学库(math),在安装Python时就已经包含。要使用这些模块,可以通过`import`语句导入。例如,导入数学库并使用`pow()`函数计算2的3次方:
```python
import math
y = math.pow(2, 3)
print(y) # 输出:8.0
```
除了直接导入整个模块,还可以为模块指定别名,如`import math as mt`,然后使用`mt.pow()`调用函数,使代码更符合个人习惯。
2. **数组数据结构**
在Python中,数组数据结构通常表现为列表(list)。列表可以存储不同类型的数据,支持动态增删元素,便于处理序列数据。
3. **风格(Style)**
Python重视代码的可读性,遵循PEP 8编码规范,强调清晰的缩进和命名规则,以提高代码的可维护性。
4. **数据类型(Data Types)**
Python有多种内置数据类型,包括整数(int)、浮点数(float)、字符串(str)、布尔(bool)、列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)等,每种类型都有其特定的用途。
5. **数据运算(Data Operations)**
Python支持基本的算术运算、比较运算和逻辑运算,还提供了丰富的内置函数和方法,如`len()`用于获取序列长度,`type()`检查数据类型。
6. **比较与决策(Comparison and Decision Making)**
`if`、`elif`和`else`用于构建条件语句,`for`和`while`循环处理迭代。条件语句和循环结构是实现逻辑控制的基础。
7. **循环(Loop)**
Python的`for`循环通常与`range()`或序列配合使用,而`while`循环则用于满足特定条件时持续执行的场景。
通过掌握这些基础,学习者可以逐步深入到更高级的Python特性,如类和对象(面向对象编程),以及进一步探索机器学习和人工智能领域的专用库,如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn。这些库提供了强大的工具和算法,使得开发AI应用变得更加便捷。