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#Python

共 9 篇

  1. Ch02 Python与数据科学

    2.1 pip 与 conda：包管理工具对比

    在开始写 Python 代码之前，你必然会遇到一个问题：怎么安装那些别人写好的库？

    约 4 分钟1,400 字
  2. Ch02 Python与数据科学

    2.2 Python环境管理：venv vs conda vs poetry vs uv

    当你开始做多个项目时，不同项目可能需要不同版本的 Python 和库。比如项目 A 用 Python 3.11 + NumPy 1.x，项目 B 用 Python 3.12 + NumPy 2.x。如果全装在全局环境里，版本冲突会让你痛不欲生。解决方案是虚拟环境——每个项目拥有独

    约 1 分钟400 字
  3. Ch02 Python与数据科学

    2.3 Jupyter Notebook实战：AI开发的交互式工作台

    Jupyter Notebook 是一个在浏览器里运行的交互式编程环境。它和普通 .py 文件最大的区别是：代码分"单元格"（cell）运行，中间结果自动保留在内存里。

    约 2 分钟631 字
  4. Ch02 Python与数据科学

    2.5 零基础最需要的 5 个 Python 库

    处理数字数组，比 Python 原生列表快 10-50 倍。AI 中用来存储 Embedding 向量、做矩阵运算。

    约 2 分钟681 字
  5. Ch02 Python与数据科学

    2.6 你不需要成为程序员

    这是本文最重要的信息：你不需要成为程序员。

    约 1 分钟320 字
  6. Ch02 Python与数据科学

    2.7 2026 年推荐学习路径：不要从头学 Python，按需学

    传统 Python 学习路径（不要这么做）： 1. 花 3 个月学 Python 基础语法 2. 花 2 个月学面向对象编程 3. 花 1 个月学 Web 框架 4. 然后才开始学 AI

    约 1 分钟342 字
  7. Ch02 Python与数据科学

    2.8 2026年AI开发必备工具链

    AI 开发不是只有 Python。以下四个工具构成了 2026 年 AI 应用开发者的基础工具链，每个工具的定位一句话说清：

    约 2 分钟600 字
  8. Ch02 Python与数据科学

    2.9 从零到第一个AI程序：5步跑通你的第一个 AI 调用

    目标：即使你从来没写过 Python，跟着这 5 步走，你也能在 15 分钟内跑通第一个 AI 程序。

    约 2 分钟634 字
  9. Ch02 Python与数据科学

    第2章 · Python 与数据科学生态

    AI 从业者不需要精通 Python，但需要会用三个工具处理数据：NumPy（数组计算）、Pandas（表格处理）、Matplotlib（画图）。这篇覆盖最常用的 20%。

    约 2 分钟750 字