对python了解程度 Python得达到什么程度，才能学好深度学习？

Python得达到什么程度，才能学好深度学习？想从事人工智能行业，感觉深度学习未来发展空间很大。我想问python要学多远才能学会深度学习？期待各位指导，谢谢。我是人工智能领域的研究生，由我来回答最合

Python得达到什么程度，才能学好深度学习？

想从事人工智能行业，感觉深度学习未来发展空间很大。我想问python要学多远才能学会深度学习？期待各位指导，谢谢。

我是人工智能领域的研究生，由我来回答最合适。其实Python只是我们实现算法，完成相关任务的工具，其他编程语言也是如此。Python在人工智能方面的优势在于实现了很多机器学习算法和深度学习算法，并集成到一些包中，比如scikit-learn、keras、tensorflow、pytorch等。

对于深度学习领域，我还是建议你有一定的数学基础。如果没有，只能记住一些参数是怎么用的，然后慢慢去理解相关的算法。如果太纠结于数学，很容易陷入数学理论。毕竟数学是对现实问题的描述，需要严谨的推导，有些算法其实并不难。有一定数学基础的算法更容易理解。

进入人工智能领域，需要熟悉Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy等包。这些经常被很多机器学习和深度学习的框架和包使用。对于Python的熟练程度，入门之后，我也建议在学习机器学习算法的同时，阅读一些高级的Python书籍，深入理解Python运行的一些机制，也便于理解一些Python代码的编写。当然，问题导向学习已经有了很大的进步。当你看到一些机器学习代码和can 看不懂它们，可以百度一下，看看Python的高级内容，再回头看看代码，会有新的感悟。

对于Python高级内容，可以参考以下内容

有了Python的基础，接下来怎么学？

至少，大学高数和线性代数要有很深的基础。如果你还没有 t通过研究生考试，大多数本科生 基本功不扎实，或者学习机器学习的深度不够。

从语言学上讲，通过计算机二级考试就够了。

所谓的Python编程基础，到底需要达到什么层次呢？

能写出需要的功能代码是基础！

当学习编程时，你不 你不必太在意你学到了什么，但你应该在意你是否足够，是否能写出漂亮、简洁、高效、可读的代码。这是好代码的原则，细分说:

好的代码容易理解。当我们阅读代码时，我们总是希望尽可能快地理解逻辑。这意味着代码要有良好的格式，清晰准确的命名，并按照逻辑合理地组织成不同的代码块。

好的代码是组织良好的。代码中有一些庞大的类吗？你是否遵循了依赖倒置原则？别人浏览目录后能快速找到自己要找的模块吗？提取一个模块用于其他项目方便吗？

好的代码是可测试的。简单来说就是尽量解耦，尽量减少对其他模块的影响，功能尽量单一。方便后期软件测试的学生进行测试，也有利于与其他开发者进行开发协作。

好的代码很简单。好的代码应该简单。类和函数只有一个职责，它们包含逻辑小而严密的方法。模块只有必要的依赖，只对其他模块公开必要的方法，以保证最低的可见性。

这听起来很简单，但它 这很难做到。关键在于你有没有自己的一套标准。太多人只是实现函数，却从来没有仔细想过什么样的代码是好的。所以代码学习和练习也要坚持 "好代码 "，这是夯实编程基础，提高编程水平，摆脱低级编程的必要环节。

掌握python基本数据类型，基本程序流程控制语句，基本输入输出语句，简单文件读写，能使用一个python编程环境并简单使用常用库中的常用调用，并能做到以上，词条要合格…