python都可以用来做什么？下面给大家介绍一下Python的应用方向：
01 Web开发
Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web开发中非常流行。
这些Web框架可以帮来源gaodai#ma#com搞@代~码$网助你用Python编写服务器端代码(后端代码)。这是在你的额服务器上运行的代码，而不是运行在用户设备和浏览器的代码(前端代码)。
02 数据科学
数据科学，这里包括机器学习，数据分析和数据可视化。
1. 机器学习是什么
假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1，你希望程序识别这是一只狗。
给出图2，希望程序能识别这是一张桌子。
你可能会说，我可以写一些代码来做到这点。例如，如果图片中有很多浅棕色像素，那么可以识别是狗。
或者可以检测图片中的边缘，如果有很多直的边缘，那么就是桌子。
但这种方法很快就不好用了。如果图片中的狗不是棕色毛的怎么办？如果图片只显示桌子的圆形部分怎么办？
这里就需要用到机器学习了。
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机器学习通过实现算法，该算法能够自动检测输入中的模式。
例如，你将1000张狗的图片和1000张桌子的图片输入给机器学习算法，让它掌握狗和桌子间的区别。那么当你给出新的图片让它识别是狗还是桌子时，它就能够进行判断。
这有点类似孩子学习新事物的方式。孩子是如何学习认知狗或桌子的呢？就是通过大量的例子。
你不会明确告诉孩子：“如果某个毛茸茸的东西有浅棕色的毛发，那么就可能是狗。”
你会说，“这是狗，这也是狗。而这是桌子，那个也是桌子。“
机器学习算法的方式大致相同。
我们可以将相同的想法应用于：
推荐系统：比如YouTube，亚马逊和Netflix
人脸识别
语音识别
以及其他应用。
你听过的热门机器学习算法包括：
神经网络
深度学习
支持向量机
随机森林
你可以使用上述任何算法来解决前面提到的图片标签问题。
2. 将Python用于机器学习
有一些热门的机器学习库和Python框架。其中两个最热门的是scikit-learn和TensorFlow。
scikit-learn带有一些内置的热门机器学习算法。
TensorFlow是一个低级库，能让你创建自定义机器学习算法。
如果你刚开始进行机器学习项目，建议你先从scikit-learn开始。如果你开始遇到效率问题，那么可以使用TensorFlow。
3. 数据分析和数据可视化
假设你在一家在线销售产品的公司工作。作为数据分析师，你会绘制这样的条形图。
从这张图中可以看到在某个周日，男性用户购买了400多件产品，女性用户购买了350件产品。
作为数据分析师，对此你会提出一些可能的解释。明显的解释是，该产品在男性用户中更受欢迎。另一种是样本量太小，而这种差异是偶然的。还可能呢是由于某种原因，男性往往在周日才购买该产品。
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