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在人工智能领域,数据挖掘、机器学习和神经网络、深度学习等各个领域都有它的一席之地, 已经成为行业主流的工具要么是用它开发的,要么是有它的版本可用的。在如今的智能科技时代它已成为人工智能领域的必修语言。
数据分析完了,总不能把光秃秃、硬邦邦的办公文件发给爸爸们吧,人家不懂技术,也不能逼着人家去学技术啊~于是当然要做成更加友好、更加直观的可视化图表了。如果是简单的开发一些图表,单纯表达数据计算结果、数据分布等情况,用绘图库这种最基础的可视化库就足够了。
无论你是通过各种渠道自学,还是在学习,甚至有其他编程基础。 您必须注意一件事:完整的知识体系。 失落的感觉? 学了一段时间还是进不去? 你是否已经学习了一段时间,不知道下一步该做什么? 学习了半天,还是觉得少了很多东西? 很大一部分原因你没有完整的至少体系,没有专业的人带着你前进。
前一阵火遍朋友圈的P广告,各行业各个圈子的人群都在评论区激烈讨论。我一个做金融的朋友,看到这条朋友圈下的众多朋友评论,才意识到大家都在默默学P。他打趣道:“没有想到有一天,以前感觉代码很遥远,没想到现在是全员学编程的时代"
如果你对微软的办公软件有一定了解的话,你大概也用过办公软件里的“数据透视表”功能。熊猫库里内建的函数的功能也差不多,它能帮你对一个数据表进行格式化,并输出一个像办公软件工作表一样的表格。在我们的应用中将根据一个或多个键对数据进行分组统计,将函数传入参数中,数据将会按你指定的函数进行统计,并将结果分配到表格中。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘科学计算图像处理人工智能,Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性,周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。
Pyt*on语言在大数据领域的应用还是非常广泛的,既可以采用Pytho*完成大数据开发任务,也可以采用Pyth*n来完成大数据分析任务,初学者在掌握了Pyth*n的基本语法之后,可以继续学习一下如何采用Pyth*n来完成大数据分析,后续可以继续学习机器学习知识。
现在需要批量修改和导出Excel的数据,就可以使用openpyxl这个类库来读取Excel内容;如果要批量抓取网络上的数据,可以使用req*ests-html或者scrapy这些框架;要搭建一个简单的FTP服务,用fl*sk快速启动。其实很多功能,都可以利用Pyth*n生态环境中的现有框架来做,养成编程习惯,用编程来解决工作中的问题,可以快速提高编程能力。
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