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    Python 初学者的三个疑惑之解答

    第一个问题:学习 Python 不知道从何处着手。求对应的解决办法。 Python 是一门编程语言,任何编程语言从一开始就离不开动手实践,光靠看书、看视频是不可能学会的,当然看书这些是非常重要的,看书能让形成自己的知识点体系,从而对 Python 形成自己的方法论;书的话对于初学者,我还是推荐董付国老师的《Python 程序设计基础》,这本书非常适合小白,语言浅显易懂,例程代码清晰明了。 看书的一个好习惯是,看懂书上的一个代码例程,马上自己动手实现,看运行结果是否和书上的一样,注意一定不要复制,不要小瞧这个看似很笨的操作,因为只有亲手敲过书上每一行你看似理解的代码之后,才会对 Python 编程的细节有所体会,进而有更深刻的理解,在这里获得的每一个理解,以后可能就是你解决 bug 的一个启发。 对 Python 的知识体系有大致了解后,就可以去看你感兴趣领域的教程了,可以是论坛上的教程,也可以是视频教程,一来强化巩固基础知识,二来积累编码经验,提升编码水平。 第二个问题:学习 Python 有哪些正确高效的姿势? 一曰读,分为泛读、精读、攻读;比如那些基础的语法,比如方法、对象、常用模块就可以泛读快速过一遍,因为这些知识点要用的时候看一遍就会。要精读的是列表、字典、生成器这些知识点,最好一次性吃透一个知识点,只有掌握了这些知识点,才能灵活运用。最高阶的是攻读,对于一个疑惑的知识点,书上没有解答,网上也没有相关经验,这就需要你自己手脑并用,编码测试解决这个疑惑了。 二曰写,写精读的理解,写攻读的心得。写博客有两大裨益,一来可以让你的经验让更多人看到,这本身就是一种乐趣,同时可以让别人检验你总结的不足。二来,你下次遇到类似的情况,可以很快的get到点。 三曰找,IT 从业者的一个禁忌就是重复造轮子,要实现一个功能,在动手编码之前,首先要广泛调研,可以去 Github/码云 上看有没有类似的轮子,有的话直接迁移来用,凡事从零开始不易,不如站在巨人的肩膀上。 第三个问题:熟悉 C++/Java,还要必要学习 Python吗? C++/Java 是编译型语言,Python 是脚本型语言。现在的人才趋势是掌握一门编译型语言的同时掌握一门脚本语言,C++/Java 可能是你的工作语言,但是 Python 可以成为你的工具,多数问题,用 Python 来验证结论往往最快。Python 这个工具可以助你的 C++/Java 开发更加方便快捷。两者并不矛盾。

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    Nat. Biotechnol. | 用于单细胞组学数据概率分析的Python库

    本文介绍由美国加州大学伯克利分校计算生物学中心的Nir Yosef为通讯发表在 Nature Biotechnology 的研究成果:本文作者提出了scvi-tools,这是一个用于对单细胞组学数据进行深度概率分析的 Python 库。此工具主要作用是整合多种概率模型,并解决不同概率模型之间接口不一致的问题。它集成了多种高效的概率方法,涵盖多项基本分析任务,可通过标准化、易于使用的界面访问并接入到Scanpy、Seurat和Bioconductor工作流程中。通过这种标准化方式,开发人员能够在不同模型之间开发新功能。它还为以scvi-tools为基础的可扩展软件构建块提供了一个开发环境,在该环境中,可以有效地开发、基准测试和部署用于单细胞组学的新概率模型。

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