大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python自主学习编程的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python自主学习编程的解答，让我们一起看看吧。
零基础学python能自己写游戏吗？
不是能不能的问题，你需要的是大家的支持和鼓励！还有你做的是什么样的游戏？开发游戏有很多成熟的平台，比如Unity！做游戏最重要的不是编程，而是故事设计，美术设计，关卡设计，当然还有营销等等！
小型游戏当然是可以的，python专门针对游戏开发提供了一个第三方模块—pygame，可以快速构建小型游戏，下面我简单介绍一下这个模块的安装和使用，主要内容如下：
1.首先，安装pygame，这个直接在cmd窗口输入安装命令“pip install pygame”就行，如下，很快就能安装成功：
2.安装完成后，我们就可以在python的安装目录site-packages找到刚才安装的pygame模块，下面就有pygame自带的examples游戏示例，如下：
3.这里我们可以测试一下pygame自带的示例，运行方式和普通的python脚本差不多，直接在cmd窗口输入命令“python 游戏脚本”就行，如下：
第一个示例：alien.py，类似于打飞机的小游戏，可以左右移动，发射***：
程序运行效果如下，还不错：
ai编程怎么学？
了解人工智能的背景知识，包括发展历史、应用领域、主要概念等。
补充数学或编程知识，主要涉及高等数学、线性代数、概率论、统计学、Python语言等。
熟悉机器学习工具库，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等，以及常用的数据集和平台，如Kaggle、Colab等。
系统地学习AI知识，包括机器学习算法、深度学习模型、神经网络结构、优化方法等。
动手去做一些AI应用，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等，通过实践提高自己的能力和经验。
1. 基础知识学习：首先，你需要掌握一些基础的编程知识，比如Python编程语言。学习Python是AI编程的常见选择，因为它易于学习和使用，并且有许多用于机器学习和人工智能的库和工具。
2. 数据科学和机器学习基础：了解数据科学和机器学习的基本概念和原理是很重要的。学习数据预处理、特征工程、模型选择和评估等内容，还可以学习一些常用的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等。
3. 深度学习：深度学习是AI领域的热门技术，掌握深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的使用和原理是很有帮助的。学习神经网络的基本概念、卷积神经网络、循环神经网络等。
4. 实践项目：通过实践项目来巩固学习成果。找一些[_a***_]的AI项目，尝试复现并进行改进。这样可以提高自己的实际编程能力，并加深对AI技术的理解。
对于几乎是零基础的人，直接学Python编程合适吗？
零基础学编程，用python入门是个不错的选择，虽然国内基本上还是以c语言作为入门开发语言，但在国外，已经有比较多的学校使用python作为入门编程语言。除了学起来更简单，还很有前途，人工智能、云计算和大数据的发展推动了Python编程语言的广泛应用，让更多的人想学习Python
对于几乎是零基础的人，直接学Python编程合适吗？
零基础学编程，用python入门是个不错的选择，虽然国内基本上还是以c语言作为入门开发语言，但在国外，已经有比较多的学校使用python作为入门编程语言。除了学起来更简单，还很有前途，人工智能、云计算和大数据的发展推动了Python编程语言的广泛应用，让更多的人想学习Python
到此，以上就是小编对于python自主学习编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python自主学习编程的4点解答对大家有用。
