人工智能是科技领域冉冉升起的一颗新星，年初的ChatGPT，智能驾驶等无不预示着AI时代的到来，而人工智能导论正是开始学习AI的开篇。本期我们以Python为工具之后逐步实现人工智能的四个实验（主要这门课就给我布置了四个实验）

我们的语言使用Python,原因在于Python拥有丰富的深度学习框架，大量的开源工具以及库，丰富的拓展性以及使用人群，最重要的是简单易上手。

环境安装

首先是Python的安装与相关编程工具的下载。

Python环境的安装有两个方式，一种方式是使用Anaconda安装Python全家桶

第二种方法则是直接前往Python的官网下载Python环境。我推荐是使用第二种方法，前往Python的官网（因为那个Anaconda可能是我使用的原因，我之前在使用Anaconda的时候下了好几个版本，包括Mini Anaconda反正啰嗦的要死，我之前去Python官网的配置环境倒是简单的不要再简单了）

某度搜索Python官网，进入官网之后，在下载界面找到我们的Python最新稳定版 现在最新的稳定版是3.12，我当时下的比较早是3.7（后来更新到3.10）不过只要大版本相同，区别都不大。

接着我们下滑，找到我们的下载链接，点击下载源文件。

在最下面找到对应我们系统的版本，我们的系统一般是Win 64（Win32 和 Linux的自行切换）

不知是因为我在绿皮火车上的原因还是网站本身的原因（因为一般下载这种资源需要在镜像网站下载否则会非常非常慢）

当然我这里提供懒人链接啦，公众号私信(Python.exe)千万别傻乎乎的把括号也加上去。有时候作者看到你们的私信都有那种想顺着网线过去打你们的冲动，记住就是Python.exe   10个字母，Python.exe !!!

下载好Python.exe之后，我们运行这个文件。

安装的时候这边的五个选项全部打勾（总没人傻乎乎的安装到C盘吧）（我为此还把正版的卸了装了盗版）

安装完PyChram，我们的环境配置也就完成了，接下来介绍如何在PyCharm中创建我们相关的工程以及添加我们的各种各样的库。

新建工程

首先打开我们的PyCharm，点击File下拉框，点击New Project创建我们的新工程、


红色方框处选择我们的工程位置，蓝色方框处选择我们的版本（我这里比较乱，大家选择能选的就行）


点击This Window就不打开新的窗体了，在本窗体。

main.py就是我们的主要文件，右键空白（黑）处，Run "main.py"就可以运行我们的程序。

库安装

接着我们为我们工程安装我们相关的工具包。

在File中选择Settings


选择Python Interpreter

点击加号，添加我们的库。

我们分别添加numpy、scipy、pandas、matplotlib、scikit-learn、sklearn等工具包；

其中Numpy库可以用来处理多维数组和矩阵，神经网络的本质就是复杂的矩阵运算（不亏我线代考了五次）

Scipy则是在Numpy的基础上提供了许多模块，例如方程求解，图像处理，插值算法，信号处理，统计等等。

Pandas提供了两种额外的数据结构，可以帮助我们更好的处理数据。

Matplotlib学过Matlab的朋友可能觉得很熟悉，因为在Matlab中就是使用Plot函数进行画图的，所以这个库顾名思义就是用来画二维图像的库。

scikit-learn，这个直译，机器学习~~

sklearn 这个，额奇怪，Python里面好像没有这个库，这个应该是scikit-learn的简称，我怀疑是我老师写错了。


from sklearn.datasets import load_iris
iris_dataset = load_iris()
print("Keys of iris_dataset: \n{}".format(iris_dataset.keys()))
print("Shape of data: {}".format(iris_dataset['data'].shape))

我们运行我老师给的代码，在下方的终端可以看见运行结果（右键空白处点击Run "main"）


上述代码其实是导入模块：从这里也可以看出sklearn其实是简称


from sklearn.datasets import load_iris

加载某个数据集：


iris_dataset = load_iris()

打印其中的iris_dataset对应的值


print("Keys of iris_dataset: \n{}".format(iris_dataset.keys()))

打印其中的样本数和特征数


print("Shape of data: {}".format(iris_dataset['data'].shape))

下期预告

下期介绍Python的语法规范以及如何绘制ROC曲线

嘉立创PCB

还没有评论，抢个沙发！