Python编程入门：从基础到AI应用

"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。