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逝者如斯夫,万豪酒店,最牛班规-第一克隆,ai、大数据、无人驾驶、新商业模式,全天候供应

发布时间:2019-05-21  分类:最近大事件  作者:admin  浏览:150

Python 官方在本年 2 月做了一份陈述,从官方的视点阐明晰 Python 的运用情况和受欢迎程度:

该查询由 Python 软件基金会与 JetBrains 一同主张,有来自 150 多个国家的超越两万名开发人员参加。

从官方喜不自禁的陈述中,咱们能够看到 Python 遭到大部分人的欢迎,依旧是用户手中的香饽饽:

在 Python 的用处上,咱们运用 Python 最常用的场景是数据剖析,从涨幅来看也是最高的。相关的机器学习场景涨幅也有 7%。

这不由引出一个问题:Python 作为编程言语在数据剖析范畴的位置好像无足轻重,但分明有更亲民的Excel、Tableau、PowerBI 等软件,为什么数据剖析师终究都会代码化?

作为一名运用 Python 的数据剖析师,我想举几个小比如阐明:

原因一:鼠标操作流程手速太慢

即使是打游戏,手速也很大程度上来源于快捷键的运用。

数据剖析也相同,代码能简化许多鼠标操作流程,用言语将进程“脚本化”,会协助剖析师减去不必要的操作时刻,留出更多时刻放在“剖析进程”上。

举个比如,Excel 做剖析的进程或许是:定位空值-删去空值-修正数据格式-去除异常值-公式核算-数据透视表-收拾数据-刺进图表-调整成果……

繁琐的每一步都是来自鼠标点击,中心错误了哪一步,许多进程都需求从头调整,糟蹋许多时刻。

图中演示的是运用 Excel 进行简略的描绘统计剖析进程,比较繁琐。

Python 靠的是代码编写每一步进程,一致言语带来记载办法的一致。当剖析进程需求修正,只需求调整设定好的参数,功率当然嗖嗖的。


运用 Python 代码能够敏捷调用数据,核算需求,并记载每一步进程,便利修正。

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原因 2:Python 具有强壮的库

剖析软件每开宣布一个新功用需求许多投入。而 Python 作为编程言语,开发新东西相对简单,一个人开发一个库的比如举目皆是。并且 Python 的运用热度带来了许多的大神,Python 东西库可谓包罗万象,这也是 Python 有前文陈述中许多用处的原因。

回到数据剖析,以 Python 可视化必知根本库 matplotlib 为例,光是他的官方 gallery 就有 26 个大类 527 个款式,数量上就碾压了市面上大部分同功用软件。

matplotlib官网:https://matplotlib.org/tutorials/index.html

此外 Python 可视化类东西会有针对图表款式进行调整的代码,也能够交互,几行代码,省时省力,分分钟关机下班。

原因 3:代码辅佐数学算法

小时候不爱数学,由于厌烦记繁琐的公式和进行进程核算,一步算错,步步算错,并且我还无法了解为什么教师要求这么算。

但代码的呈现拯救了我对数学的成见。它能从特例的视点复现数学推理进程。经过核算机不计其数次的核算,让我更快了解算法的意义。

截图来自 3blue1brown 的微积分教育视频《微积分的实质》

以一道高中数学求导题为例:

求 y=x² 在 x=2 时的导数。

这道题不难,运用求导公式可知导数是 4。但许多函数是不便利推导求导公式的,是否能够从导数的界说动身,寻觅特例阐明问题?

有的。

这道题要求的其实是接连可导函数 f 的曲线上,x=2 时切线的斜率,那么咱们能够界说一个移动的点 m,使得m不断的挨近 x,当(m-x)满足小时,(f(m)-f(x))/(m-x)会越来越挨近该点的地点曲线的切线斜率,也便是咱们要求的导数。


图中所示程序迭代了 1000 次,点m以必定的 0.01 个单位的速度不断趋近x,成果导数(斜率)在不断趋近于4。

经过这个事例,我想阐明的是代码的存在让模仿和迭代变得或许,界说一个规矩,找到一个特例,让程序模仿千万遍,答案会呼之欲出。

这是一种运用程序构建算法的思维

另一个风趣的事例是根据 Python 的梯度下降算法,运用 Python 屡次模仿寻觅最小化的丢失函数和模型参数值。

事例文名为《Python 推导线性回归模型》的文章,用到了梯度下降的办法推导出线性回归模型,合适python 数据剖析及机器学习初学者观看,完好链接见文末。

总结一下,数据剖析师为什么会要求写代码?

原因在于代码在数据剖析上更高效、丰厚和自在。事实上代码不只协助剖析,更能协助逻辑思维。

假如你想自己感触下运用代码做数据剖析带来的高效,主张你现在就能够开端学习 Python。

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