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python数据分析进阶之numpy

发布：达内培训
来源：互联网
时间：2018-06-23 16:33

    达内培训的老师说，Python是着名的"龟叔"Guido van Rossum在1989年圣诞节期间,为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言.作为一门高级编程语言,Python的诞生虽然很偶然,但是它得到程序员的喜爱却是必然之路.
    究竟是什么使得Python如此特别
    Python是一门通用的语言,有时甚至可以说是功利主义,因为它被设计得非常容易读和写.重点就是:它并非一门复杂的语言.设计者很少强调传统的语法,使得它及时对于非程序员或者开发人员来说都很容易使用.
    此外,由于它被认为是真正通用的、可满足多种开发需求的语言,所以它也为程序员提供了各式各样的选择.如果他们使用Python作为一份工作或者一项事业的开端,他们很容易就能跳到另一份工作去,即使这两份工作之间并无关联.Python可以被用作系统操作、Web开发、服务器和管理工具、部署、科学建模等.
    但令人惊讶的是,许多开发人员并没有把Python作为他们的第一语言.因为它是如此容易使用和学习,所以他们选择它作为第二语言或第三语言.这可能是它在开发人员中如此流行的另一个原因.

而且,世界上最大的科技公司之一--谷歌--也使用Python来开发他们的一部分应用.他们甚至有一个专门的Python开发人员门户,提供包含视频、讲座等等的免费课程.值得一提的是,网络开发中,Django框架的崛起以及PHP的普及度降低也促成了Python的成功.最终这将会是一场"完美风暴",开发者、官方支持以及需求都会回归到合适的水平.

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    Python在工作上的使用
    1、数据分析,工作主要从事大数据计算,经常遇到一些奇葩的数据,需要写下脚本进行清洗、分析.Python做这个还是非常方便的,特别配合上IPython.
    2、数据库操作,经常要写些脚本操作数据库.例如一些数据的迁移,从一种表结构迁移到新的表结构、还有例如一次有一个库有20000多张表,需要为这些表添加一些列,用Python轻松解决.
    3、系统开发,用Python为公司开发了几个高效运维的系统,集成如自动打包、数据引流、自动化测试等等.用Python 由于有很多开源的包与gitlab/jenkins等非常轻易结合.由于代码是公司在内部使用,不方便公开.
    Python是AI和机器学习的未来
    Python编程语言目前正在推动科学编程普及,但原来的情况并非总是如此.多年来,学者和私人研究人员一直使用MATLAB语言进行科学研究.
    这一切都开始随着Python数值计算引擎(如NumPy和SciPy)的发布而改变,允许通过单个"import"语句后跟一个函数调用来完成复杂的计算. 虽慢但确实,Python开始接管作为计算机科学研究的首选语言.
    因为考虑到语言的灵活性,其速度以及提供的机器学习功能库(如scikit-learn,Keras和TensorFlow),我们将继续看到Python在机器学习领域占据主导地位.
    如果你对人工智能或者大数据有那一丁点的兴趣,你都应该学习一下Python.
    总而言之,Python给我带来了真的很多,一年前,我还在由于要不要学Python.当时身边很少人会这个东西,一直在犹豫是要把更多的时间投入Java的学习还是学习一下Python.最终证明我的选择没错,Python入手非常快,带来的收益也是非常可观的,同样的时间要想在JAVA上深入或许不能得到这么丰厚的收入.
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