好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习空间的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python学习空间的解答，让我们一起看看吧。
现在学习Python有前途吗？
目前世界排名第一的语言是java，但这两年比较火的是python，很多企业都会运用python去编程，因为能简单明了的分析出用户习惯等等一些数据，现在很多人都开始学习python，足见未来发展空间很大。这二者都是编程语言，可学其中一种，因为此类编程的语言到后期其实殊途同归的。在学习编程方面你可到动力节点去，这里老师和学校对学员比较负责。
python市场需求量大吗？
作为一名从业多年的IT人，我来回答一下这个问题。
Python语言伴随着大数据和人工智能的发展而得到了广泛的使用，可以说Python的发展势头非常好。那么目前Python程序员的市场需求量到底大不大呢？为了回答这个问题，我们对Python的应用场景做一个概括的分析：
第一个应用场景：Web开发。Python一直是Web领域的三大解决方案之一，另外两个解决方案是Java和PHP。国内使用Python做Web开发的团队并不太多，这些团队也大部分都集中在一线城市。曾经有一个调查机构做过统计，在全球范围内，Python在发达地区的使用频率远远高于普通地区，经济越不发达的地区使用Python开发的情况越少。我第一次接触Python就是源于我一个在美国做开发的学生，他告诉我在美国Python比较流行。但是，目前在国内做Web开发比较多的选择是J***a和PHP。
第二个场景：大数据及机器学习。在大数据及机器学习领域使用Python开发的情况要远远好于Web开发，尤其在机器学习领域，使用Python做算法实现非常普遍。但是目前我国的大数据领域正在经历从概念向产业的转换过程，大数据以及机器学习领域的落地项目还不多，只能说未来的发展空间会比较大。
总的来说，Python目前的需求量还没有完全的释放出来，而且由于Python自身学习起来并不困难（很简单），所以目前很多Python程序员都是J***a程序员转过去的，所以目前市场上招聘Python程序员的数量并不大。
相信未来Python的需求量会持续增加。
我使用Python的时间比较久，我在头条上陆续写了一些关于学习Python的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有关于Python方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
Python目前主流的方向有三种:
1、python后端开发
涉及django、flask框架，相对j***a来说对新手更友好，不过市场需求不大，小众市场
2、python爬虫
一般涉及文本、视频、图片等信息的爬虫，难点在爬虫与反爬虫的对弈，市场需求还可以，但是很容易游走在法律的边缘
3、人工智能
作为数据建模的首选入门语言，主要是涉及科学计算、机器学习、深度学习、图像及文本等，但是难度较高，市场的需求基本上起步是硕士，要求一定的数学及统计学基础，市场需求还可以，但是高学历人才也多竞争蛮激烈的
个人觉得，python的需求量还是挺大的。
近几年里，人工智能、大数据、云计算的火热带动了python这样的语言。
我们知道python语言代码简洁，通常c或者c++100行的代码，也许python20行就能搞定，它在一定程度上解放了程序员的双手，提高了工作效率；同时，python拥有超多的第三方库的支持，这给使用python做开发的人减轻了很多负担，人们不再花费更多的时间在底层实现上，而是更多的考虑功能的逻辑实现。
由于像大数据、人工智能、云计算等领域对于从业人员的[_a***_]有着较高的要求，而因为python丰富的第三方库，很大程度上降低了从事这些行业的人员的门槛，而我也觉得，对于python这样的语言来说，丰富的库才是它最大的财富和价值。
正是基于这样的特点，我相信在未来很长一段时间，python的需求量还是很大的。
Tensorflow中的张量是什么意思？
先看字面翻译吧。tensor就是张量，flow流，tensorflow就是张量流。
那什么是张量呢？这个需要把标量、矢量、张量一起来说。比如，长度是标量（仅有大小），力是矢量（有大小，有方向），你可以将标量看作是没有方向的矢量。（特别说一下，面积在欧美教材上多被定义为矢量，国内课本多是作为标量。）而矢量是一阶张量，在tensorflow中是以矩阵展现数据的统称。
再说个例子吧，tersorflow中最基础的手写数字识别MNIST，就是将每一张手写数字图片展平成784维的张量，作为数据特征，保存图像的信息的。
至于流（flow），你没问我也先不回答了，你可以参考下面这张***的张量流示意图（data flow graph），再深入体会一下。
张量（tensor）这个词多出现于物理学，现在在人工智能领域也很常见，对于数学基础欠缺的人来说可能有点不明觉厉。
个人不太喜欢从物理学来理解这个概念，相反，我倾向于直接理解数学，直接用最代数化，最抽象化的方式去理解。这是我的一贯认知：越是直观的，越是肤浅和费解，越抽象越本质，也越好懂。
一旦数学上清楚了，就会发现物理也好，人工智能也好，只不过是一个小小的应用场景而已。
如果你打开一本“张量代数”的教材，这其实就是一本“线性代数”的升级版。实际上我觉得对初学者来说，先不要过多的陷入定义的细节，繁琐的公式，和诸多让人晕头转向的证明。
先搞清楚一点，在数学上，张量是干什么的？
张量是向量和矩阵的推广，可以理解为：零维张量是标量，一维张量是向量，二维张量是矩阵...
张量最早起源于齐次多项式的研究中，张量的概念是矩阵的延伸，张量的阶表示数据的维数，向量为一阶张量，矩阵为二阶张量，三维及以上数组为高阶张量。
以机械信号处理为例。在工程实际中***集的机械设备故障信号通常是不同激励源和多部件耦合振动的结果，具有典型的干扰大、非线性、非平稳等特征，且早期弱故障易被强背景噪声所淹没。此外，单一传感器获取的故障信息有限。因此，强噪声、多组分干扰下的弱故障特征提取以及多传感器联合诊断是当前故障诊断研究的热点问题。
信号复杂的动力学特性在重构的高维相空间中可以有效展示，作为矩阵表示的高维扩展，张量是高维数据最自然的表现形式。基于张量分解的信号处理方法能挖掘数据中潜在的特征信息，能够最大程度地保持数据的内在结构性质。
作为高维数据的模式分解方法，张量分解能挖掘数据中潜在的特征信息，并以低维子空间的形式储存在原始张量中，在一维以及多通道信号特征提取方面有明显的优势，被广泛的应用于子空间分割、信号分离、特征提取等领域。
到此，以上就是小编对于python学习空间的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习空间的3点解答对大家有用。
