Day 2：Python基础速成——AI开发的必备工具目录为什么Python是AI的首选语言？开发环境搭建：VSCo

1. 为什么Python是AI的首选语言？

对比表格：AI开发语言三巨头

语言	优势	劣势	主要用途
Python	库丰富、语法简单	执行速度较慢	机器学习、深度学习
C++	运行效率极高	学习曲线陡峭	高性能计算、自动驾驶
R	统计建模强大	通用性差	数据分析、可视化

💡 事实：TensorFlow/PyTorch等框架优先支持Python，80%的AI论文提供Python实现。

2. 开发环境搭建

（1）VSCode配置AI开发环境

步骤流程图：

安装Python → 安装VSCode → 添加Python插件 → 配置Jupyter支持 → 创建.ipynb文件

（2）Jupyter Notebook快速入门

核心快捷键表：

快捷键	功能
Shift + Enter	运行当前单元格
Ctrl + /	注释/取消注释
Esc + M	单元格转Markdown格式

3. Python语法精要

（1）AI必学的4种数据结构

# 列表（可变有序）
ai_框架 = ["TensorFlow", "PyTorch", "Keras"]  

# 字典（键值对）
模型参数 = {"learning_rate": 0.01, "epochs": 100}  

# 集合（去重）
数据集 = {"图像1", "图像2", "图像1"}  # 自动去重  

# NumPy数组（AI核心）
import numpy as np
矩阵 = np.array([[1,2], [3,4]])

（2）AI最常用的3大控制结构

# 条件判断——模型评估
if 准确率 > 0.9:
    print("模型优秀！")
elif 准确率 > 0.7:
    print("模型合格")
else:
    print("需要优化")

# 循环——训练迭代
for epoch in range(10):
    模型训练()

# 函数封装——模块化开发
def 数据预处理(原始数据):
    return 清洗后的数据

（3）面向对象编程（OOP）精简版

class 神经网络:
    def __init__(self, 层数):
        self.层数 = 层数
    
    def 训练(self, 数据):
        print(f"训练{self.层数}层网络...")

my_model = 神经网络(3)
my_model.训练("MNIST数据集")

4. 实战：手写数字识别（MNIST）

步骤说明：

安装库：pip install tensorflow matplotlib
加载数据集：

from tensorflow.keras.datasets import mnist
(训练集图片, 训练集标签), _ = mnist.load_data()

可视化第一张图片：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(训练集图片[0], cmap='gray')
plt.title(f"标签：{训练集标签[0]}")
plt.show()

🔥 动手任务：修改代码显示第10张图片，评论区贴出你的结果图！

5. 避坑指南

❌ 错误1：用原生Python列表代替NumPy数组
✅ 正确做法：import numpy as np; np.array([...])

❌ 错误2：在循环中反复读取文件
✅ 正确做法：一次性读入内存再处理

💡 性能技巧：

多用向量化操作（NumPy）代替循环
使用@tf.function加速TensorFlow代码

下一篇预告

Day 3：数学基础回顾——线性代数与概率论在AI中的核心作用
"讨厌数学？别怕！AI需要的数学知识全在这张表里！"