python是大数据的基础_学习大数据要有java基础还是python基础 - CSDN
  • 如果你已经决定把Python作为你的编程语言,那么,你脑海中的下一个问题会是:“进行数据分析有哪些Python库可用?” Python有很多库可用来进行数据分析。但不必担心,你不需要学习所有那些可用库。你只须了解5个...

    在下载了pycharm软件以及通过前两篇文章,配置了相应的模块包之后,那就开始对常用的模块的学习,以便后期利用这些模块对数据做模型化处理。

     

    如果你已经决定把Python作为你的编程语言,那么,你脑海中的下一个问题会是:“进行数据分析有哪些Python库可用?”

    Python有很多库可用来进行数据分析。但不必担心,你不需要学习所有那些可用库。你只须了解5个Python库,就可以完成绝大多数数据分析任务。下面逐一简单介绍这5个库,并提供你一些最好的教程来学习它们。

    1.Numpy
    对于科学计算,它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能:
    1. N维数组,一种快速、高效使用内存的多维数组,它提供矢量化数学运算 。
    2. 你可以不需要使用循环,就对整个数组内的数据行标准数学运算。
    3. 非常便于传送数据到用低级语言(如C或C++)编写的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。
    NumPy不提供高级数据分析功能,但有了对NumPy数组和面向数组的计算的理解,能帮助你更有效地使用像Pandas之类的工具。
    教程:
    1. Scipy.org提供了Numpy库的简要说明


    http://scipy.org/

     

    2. 这个教程棒极了,完全注重于Numpy的可用性

     

    2.Scipy
    Scipy库依赖于NumPy,它提供便捷和快速的N维向量数组操作。SciPy库的建立就是和NumPy数组一起工作,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如:数值积分和优化。SciPy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。
    教程:
    我找不到比Scipy.org更好的教程了,它学习Scipy的最佳教程


    3.Pandas
    Pandas包含高级数据结构,以及和让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在NumPy之上,使以NumPy为中心的应用变得简单。
    1. 带有坐标轴的数据结构,支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据没有对齐,以及处理不同来源的、采用不同索引的数据而产生的常见错误。
    2. 使用Pandas更容易处理缺失数据。
    3. 合并流行数据库(如:基于SQL的数据库)中能找到 的关系操作。
    Pandas是进行数据清洗/整理(data munging)的最好工具。


    教程:
    1. Pandas快速入门
    2. Alfred Essa有一系列关于Pandas的视频,这些视频应该会让你很好地了解基本概念。
    http://alfredessa.com/data-analysis-tutorial/2-pandas-library/

    3. 还有,不可错过Shane Neeley提供的教程视频,它全面介绍了Numpy, Scipy和Matplotlib

     

    Matplotlib
    Matlplotlib是Python的一个可视化模块。它让你方便地制作线条图、饼图、柱状图以及其它专业图形。使用Matplotlib,你可以定制所做图表的任一方面。在IPython中使用时,Matplotlib有一些互动功能,如:缩放和平移。它支持所有的操作系统下不同的GUI后端(back ends),并且可以将图形输出为常见地矢量图和图形格式,如:PDF、SVG、JPG、PNG、BMP和GIF等。
    教程:


    1. ShowMeDo网站上有一个关于很好地教程


    2. 推荐这本书Packt出版社的操作宝典,对于初学者来说,这本书真是极棒的~

     

    5.Scikit-learn
    Scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块。它建立在Scipy之上,提供了一套常用机器学习算法,让使用者通过一个统一的接口来使用。Scikit-learn有助于你迅速地在你的数据集上实现流行的算法。
    看一下Scikit-learn中提供的算法列表,你就会马上意识到它包含了许多用于标准机器学习任务的工具,如:聚类、分类和回归等。

    教程:
    1. Scikit-learn入门

     

    2. 来自于Scikit-learn.org的教程

    结束语:还有其它一些库,如:用于自然语言处理的Nltk,用于网站数据抓取的Scrappy ,用于网络挖掘的Pattern ,用于深度学习的Theano等。

    但是,如果你正开始学习Python,我建议你首先熟悉这5个库。
    我说过,这些教程都非常适合初学者。不过,在学习这些教程前,先要熟悉Python语言的基本编程知识。

     

     

     

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  • Java,Python大数据,哪个发展前景最好?网络上众说纷纷,各自都有优点和缺点,而 Java和Python是编程语言,而大数据则是一系列技术的整合,所以应该分开来看,三者并不能直接进行对比。 三者实际的关系是目标和...

    在这里插入图片描述
    Java,Python和大数据,哪个发展前景最好?网络上众说纷纷,各自都有优点和缺点,而

    Java和Python是编程语言,而大数据则是一系列技术的整合,所以应该分开来看,三者并不能直接进行对比。

    三者实际的关系是目标和实现的包含关系。所以这个问题应该分别为 Java和Python哪个发展前景好?大数据的发展前景如何?

    大数据

    大数据并不是一种概念,而是一种方法论,一句话概括,就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

    关于大数据的发展前景,这里引用马云说过的一句话:

    未来最大的资源就是数据,不参与大数据十年后一定会后悔。

    从这句话中可以看出马云对大数据是多么的推崇,而事实上,大数据在现在乃至未来十年,依然会很火。

    大数据可以实现的应用可以概括为两个方向,一是精准化定制,二是预测。比如通过搜索引擎搜索同样的内容,每个人的结果是不同的,定制新闻服务或网游。再比如精准营销,百度推广,淘宝推广,或者你到了一个地方,自动推荐周边的消费设施等。

    大数据能火多久完全决定于他的应用方向能火多久,或者可以说是大数据的取代者何时能火!

    一、大数据的应用方向和未来趋势

    1、应用方向:营销、金融、工业、医疗、教育、交通、智慧生活、执法、体育、政府、旅游等等,大数据是真正的覆盖全行业,也就是未来所有的行业都需要大数据的支撑。

    2、未来趋势:传感器——数据服务——人工智能——社会关系——人类文明

    从大数据的应用方向和未来发展趋势可以看出来,在未来10年或20年社会及企业发展过程中,大数据是我们无法离开的技术。云服务、人工智能越来越火,没有大数据谈何云服务,没有大数据谈何人工智能?

    由此看出大数据能火多久的主要决定因素就是有没有他的取代者出现。

    二、大数据的取代者什么时候能火?

    就目前科技飞速发展的现状来看,大数据技术会不会出现取代者,相信没有人敢特别肯定的说没有,但也没有人敢肯定的说有,这就如同10几年前的手机,在当时没有人能够想象到手机有一天会成为一部“无所不能”的机器。

    但是就目前来看,大数据还没有取代者!

    不少想学习大数据的零基础学员都知道,学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据的开发需要编程语言的基础,因为大数据的开发基于一些常用的高级语言,比如Java、R语言和python。不论是大数据生态架构,还是数据挖掘,都需要有高级编程语言的基础。因此,如果想学习大数据开发,还是需要着手学习一门高级语言。例如:Python。

    Java

    Java语言是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++语言里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。

    Java语言作为静态的面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象的理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。Java语言具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等等特点 。

    Java的发展方向:web开发、大数据开发、安卓开发、服务器开发等等。

    Python

    是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言, Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言,能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在一起。

    Python可以做日常任务,比如自动备份MP3;可以做网站,很多著名的国外网站YouTube就是Python写的;可以做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。

    Python的发展方向:数据分析、人工智能、web开发、测试、运维、web安全、游戏制作等等。

    另外说下,Python目前的发展趋势非常好,伴随着大数据和人工智能的发展,Python的应用将得到更广泛的普及,目前在落地应用中已有不少Python开发的项目了。

    所以就目前的趋势来说,Python要比Java更具有前景一些。

    最后,知了姐已经将三个目前最火的方向给大家都阐述清楚,最终的选择权还在你们自己的手中!但并不是说哪个前景好就去学哪个,最重要的还是兴趣。有句话说得好,“兴趣是最好的老师”,只有你对某个语言感兴趣了,才有学习的动力,才能坚持下去。

    如果仅仅是为了发展前景好就去学习自己不感兴趣的东西,那么很可能半途而废,最终一事无成。适合自己才是最重要的!

    194231099,这是我刚创的群,人还不多。如有想更加一步学习Java的,这里有免费的Java公开课以及录播,有兴趣的加一下。欢迎底下吐槽

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  • python 大数据入门教程

    2018-12-07 17:35:38
    Python大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们。 Python数据分析与挖掘技术概述 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计...

    Python在大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们。

    Python数据分析与挖掘技术概述

    所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计平均数,标准差等信息,数据分析的数据量可能不会太大,而数据挖掘,是指对大量的数据进行分析与挖倔,得到一些未知的,有价值的信息等,比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息,从而对网站进行改善等。
    数据分析与数据挖掘密不可分,数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求,实现信息的个性化推送,发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。

    预先善其事必先利其器

    我们首先聊聊数据分析的模块有哪些:

    1. numpy 高效处理数据,提供数组支持,很多模块都依赖它,比如pandas,scipy,matplotlib都依赖他,所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。
    2. pandas 主要用于进行数据的采集与分析
    3. scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算,并提供了很多高等数据处理功能,比如积分,微分方程求样等。
    4. matplotlib 作图模块,结合其他数据分析模块,解决可视化问题
    5. statsmodels 这个模块主要用于统计分析
    6. Gensim 这个模块主要用于文本挖掘
    7. sklearn,keras 前者机器学习,后者深度学习。

    下面就说说这些模块的基础使用。

    numpy模块安装与使用

    安装:
    下载地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
    我这里下载的包是1.11.3版本,地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
    下载好后,使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
    安装的numpy版本一定要是带mkl版本的,这样能够更好支持numpy

    numpy简单使用

    import numpy
    
    x=numpy.array([11,22,33,4,5,6,7,])  #创建一维数组
    x2=numpy.array([['asfas','asdfsdf','dfdf',11],['1iojasd','123',989012],["jhyfsdaeku","jhgsda"]])    #创建二维数组,注意是([])
    
    x.sort()   #排序,没有返回值的,修改原处的值,这里等于修改了X
    x.max()    # 最大值,对二维数组都管用
    x.min()    # 最小值,对二维数组都管用
    x1=x[1:3]   # 取区间,和python的列表没有区别

    生成随机数

    主要使用numpy下的random方法。

    #numpy.random.random_integers(最小值,最大值,个数)  获取的是正数
    data = numpy.random.random_integers(1,20000,30)   #生成整形随机数
    #正态随机数  numpy.random.normal(均值,偏离值,个数)  偏离值决定了每个数之间的差 ,当偏离值大于开始值的时候,那么会产生负数的。
    data1 = numpy.random.normal(3.2,29.2,10)    # 生成浮点型且是正负数的随机数

    pandas

    使用pip install pandas即可

    直接上代码:
    下面看看pandas输出的结果, 这一行的数字第几列,第一列的数字是行数,定位一个通过第一行,第几列来定位:

    print(b)
          0     1     2    3    
    0     1     2     3  4.0
    1  sdaf  dsaf  18hd  NaN
    2  1463  None  None  NaN

    常用方法如下:

    import pandas
    a=pandas.Series([1,2,3,34,])   # 等于一维数组
    b=pandas.DataFrame([[1,2,3,4,],["sdaf","dsaf","18hd"],[1463]])   # 二维数组
    print(b.head())  # 默认取头部前5行,可以看源码得知
    print(b.head(2))  # 直接传入参数,如我写的那样
    print(b.tail())   # 默认取尾部前后5行
    print(b.tail(1))     # 直接传入参数,如我写的那样

    下面看看pandas对数据的统计,下面就说说每一行的信息

    # print(b.describe())   # 显示统计数据信息
             3      # 3表示这个二维数组总共多少个元素
    count  1.0      # 总数
    mean   4.0      # 平均数
    std    NaN      # 标准数
    min    4.0      # 最小数
    25%    4.0      # 分位数
    50%    4.0      # 分位数
    75%    4.0      # 分位数
    max    4.0      # 最大值

    转置功能:把行数转换为列数,把列数转换为行数,如下所示:

    print(b.T)   # 转置
       0     1     2   
    0  1  sdaf  1463
    1  2  dsaf  None
    2  3  18hd  None
    3  4   NaN   NaN

    通过pandas导入数据

    pandas支持多种输入格式,我这里就简单罗列日常生活最常用的几种,对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。

    CSV文件

    csv文件导入后显示输出的话,是按照csv文件默认的行输出的,有多少列就输出多少列,比如我有五列数据,那么它就在prinit输出结果的时候,就显示五列

    csv_data = pandas.read_csv('F:\Learnning\CSDN-python大数据\hexun.csv')
    print(csv_data)

    excel表格

    依赖于xlrd模块,请安装它。
    老样子,原滋原味的输出显示excel本来的结果,只不过在每一行的开头加上了一个行数

    excel_data = pandas.read_excel('F:\Learnning\CSDN-python大数据\cxla.xls')
    print(excel_data)

    读取SQL

    依赖于PyMySQL,所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候,需要制定两个参数,第一个是sql语句,第二个是sql连接实例。

    conn=pymysql.connect(host="127.0.0.1",user="root",passwd="root",db="test")
    sql="select * from fortest"
    e=pda.read_sql(sql,conn)

    读取HTML

    依赖于lxml模块,请安装它。
    对于HTTPS的网页,依赖于BeautifulSoup4,html5lib模块。
    读取HTML只会读取HTML里的表格,也就是只读取<table>标签包裹的内容.

    html_data = pandas.read_html('F:\Learnning\CSDN-python大数据\shitman.html')   # 读取本地html文件。
    html_from_online = pandas.read_html('https://book.douban.com/')  # 读取互联网的html文件
    print(html_data)
    print('html_from_online')

    显示的是时候是通过python的列表展示,同时添加了行与列的标识

    读取txt文件

    输出显示的时候同时添加了行与列的标识

    text_data = pandas.read_table('F:\Learnning\CSDN-python大数据\dforsay.txt')
    print(text_data)

    scipy

    安装方法是先下载whl格式文件,然后通过pip install “包名” 安装。whl包下载地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

    matplotlib 数据可视化分析

    我们安装这个模块直接使用pip install即可。不需要提前下载whl后通过 pip install安装。

    下面请看代码:

    from matplotlib import  pylab
    import numpy
    # 下面2行定义X轴,Y轴
    x=[1,2,3,4,8]
    y=[1,2,3,4,8]
    # plot的方法是这样使用(x轴数据,y轴数据,展现形式)
    pylab.plot(x,y)   # 先把x,y轴的信息塞入pylab里面,再调用show方法来画图
    pylab.show()    # 这一步开始画图,默认是至线图

    画出的图是这样的:
    image

    下面说说修改图的样式

    关于图形类型,有下面几种:

    1. 直线图(默认)
    2. - 直线
    3. -- 虚线
    4. -. -.形式
    5. : 细小虚线

    关于颜色,有下面几种:

    1. c-青色
    2. r-红色
    3. m-品红
    4. g-绿色
    5. b-蓝色
    6. y-黄色
    7. k-黑色
    8. w-白色

    关于形状,有下面几种:

    1. s 方形
    2. * 星形
    3. p 五角形

    我们还可以对图稍作修改,添加一些样式,下面修改圆点图为红色的点,代码如下:

    pylab.plot(x,y,'or')   # 添加O表示画散点图,r表示red
    pylab.show()

    image

    我们还可以画虚线图,代码如下所示:

    pylab.plot(x,y,'r:')
    pylab.show()

    还可以给图添加上标题,x,y轴的标签,代码如下所示

    pylab.plot(x,y,'pr--')   #p是图形为五角星,r为红色,--表示虚线
    pylab.title('for learnning')   # 图形标题
    pylab.xlabel('args')   # x轴标签
    pylab.ylabel('salary')   # y轴标签
    pylab.xlim(2)    # 从y轴的2开始做线
    pylab.show()

    image

    直方图

    利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。

    data1 = numpy.random.normal(5.0,4.0,10)   # 正态随机数
    pylab.hist(data1)
    pylab.show()

    image
    Y轴为出现的次数,X轴为这个数的值(或者是范围)

    还可以指定直方图类型通过histtype参数:

    图形区别语言无法描述很详细,大家可以自信尝试。

    1. bar :is a traditional bar-type histogram. If multiple data
      are given the bars are aranged side by side.
    2. barstacked :is a bar-type histogram where multiple
      data are stacked on top of each other.
    3. step :generates a lineplot that is by default
      unfilled.
    4. stepfilled :generates a lineplot that is by default
      filled.

    举个例子:

    sty=numpy.arange(1,30,2)
    pylab.hist(data1,histtype='stepfilled')
    pylab.show() 

    image

    子图功能

    什么是子图功能呢?子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图,每个一小图为大画板的子图。
    我们知道生成一个图是使用plot功能,子图就是subplog。代码操作如下:

    #subplot(行,列,当前区域)
    pylab.subplot(2,2,1)   # 申明一个大图里面划分成4块(即2*2),子图使用第一个区域(坐标为x=1,y=1)
    pylab.subplot(2,2,2)  # 申明一个大图里面划分成4块(即2*2),子图使用第二个区域(坐标为x=2,y=2)
    x1=[1,4,6,9]
    x2=[3,21,33,43]
    pylab.plot(x1,x2)   # 这个plot表示把x,y轴数据塞入前一个子图中。我们可以在每一个子图后使用plot来塞入x,y轴的数据
    pylab.subplot(2,1,2)  # 申明一个大图里面划分成2块(即),子图使用第二个区域(坐标为x=1,y=2)
    pylab.show()

    实践小例子

    我们现在可以通过一堆数据来绘图,根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下,这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。
    先说说这个csv的文件结构,第一列是序号,第二列是每篇文章的URL,第三列每篇文章的阅读数,第四列是每篇评论数。
    我们的需求就是把评论数作为Y轴,阅读数作为X轴,所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值,在对这一行的值做切片处理,获取下标为3(阅读数)和4(评论数)的值,但是,这里只是一行的值,我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数,那怎么办?聪明的你会说,我自定义2个列表,我遍历下这个csv文件,把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里,这不就行了嘛。呵呵,其实有一个更快捷的方法,那么就是使用T转置方法,这样再通过values方法,就能直接获取这一评论数和阅读数了,此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图,那么就OK了。了解思路后,那么就写吧。

    下面看看代码:

    
    csv_data = pandas.read_csv('F:\Learnning\CSDN-python大数据\hexun.csv')
    dt = csv_data.T   # 装置下,把阅读数和评论数转为行
    readers=dt.values[3]   
    comments = dt.values[4]
    pylab.xlabel(u'reads')
    pylab.ylabel(u'comments')   # 打上标签
    pylab.title(u"The Article's reads and comments")
    pylab.plot(readers,comments,'ob')
    pylab.show()

    image

     

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  • 如果你有个5、6 G 大小的文件,想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去,你会使用什么进行处理呢?不用在线等,给几个错误示范:有人用...Python处理大数据的劣势: 1、python线程有gil,通俗说就是多线...

    如果你有个5、6 G 大小的文件,想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去,你会使用什么进行处理呢?不用在线等,给几个错误示范:有人用multiprocessing 处理,但是效率非常低。于是,有人用python处理大文件还是会存在效率上的问题。因为效率只是和预期的时间有关,不会报错,报错代表程序本身出现问题了~

    Python处理大数据的劣势:

    1、python线程有gil,通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑,浪费了多核服务器

    2、python执行效率不高,在处理大数据的时候,效率不高

    3、绝大部分的大公司,用java处理大数据不管是环境也好,积累也好,都会好很多

    Python处理数据的优势(不是处理大数据):

    1、异常快捷的开发速度,代码量巨少

    2、丰富的数据处理包,不管正则也好,html解析啦,xml解析啦,用起来非常方便

    3、内部类型使用成本巨低,不需要额外怎么操作(java,c++用个map都很费劲)

    4、公司中,很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的

    5、巨大的数据不是语言所能解决的,需要处理数据的框架(hadoop, mpi。。。。)虽然小众,但是python还是有处理大数据的框架的,或者一些框架也支持python

    6、编码问题处理起来太太太方便了

    结论:

    1、python可以处理大数据

    2、python处理大数据不一定是最优的选择

    3. python和其他语言(公司主推的方式)并行使用是非常不错的选择

    4. 因为开发速度,你如果经常处理数据,而且喜欢linux终端,而且经常处理不大的数据(100m一下),最好还是熟悉一下python

    为什么用python处理大文件总有效率问题?

    如果工作需要,立刻处理一个大文件,你需要注意两点:

    一、大型文件的读取效率

    面对100w行的大型数据,经过测试各种文件读取方式,得出结论:

    with open(filename,‘rb’) as f:

    for fLine in f:

    pass

    方式最快,100w行全遍历2.7秒。基本满足中大型文件处理效率需求。如果rb改为r,慢6倍。但是此方式处理文件,fLine为bytes类型。但是python自行断行,仍旧能很好的以行为单位处理读取内容。

    二、文本处理效率问题

    这里举例ascii定长文件,因为这个也并不是分隔符文件,所以打算采用列表操作实现数据分割。但是问题是处理20w条数据,时间急剧上升到12s。本以为是byte.decode增加了时间。遂去除decode全程bytes处理。但是发现效率还是很差。

    最后用最简单方式测试,首次运行,最简单方式也要7.5秒100w次。

    那么关于python处理大文件的技巧,从网络整理三点:列表、文件属性、字典三个点来看看。

    1.列表处理

    def fun(x):尽量选择集合、字典数据类型,千万不要选择列表,列表的查询速度会超级慢,同样的,在已经使用集合或字典的情况下,不要再转化成列表进行操作,比如:

    values_count = 0
    
    

    不要用这种的

    
    if values in dict.values():
    
    values_count += 1
    
    

    尽量用这种的

    if keys,values in dict:
    
    values_count += 1
    
    

    后者的速度会比前者快好多好多。

    2、对于文件属性

    如果遇到某个文件,其中有属性相同的,但又不能进行去重操作,没有办法使用集合或字典时,可以增加属性,比如将原数据重新映射出一列计数属性,让每一条属性具有唯一性,从而可以用字典或集合处理:

    return '(' + str(x) + ', 1)'
    
    list(map(fun,[1,2,3]))
    
    

    使用map函数将多个相同属性增加不同项。

    3、对于字典

    多使用iteritems()少使用items(),iteritems()返回迭代器:

    >>> d = {'a':1,'b':2}
    
    >>> for i in d.items() :
    
    ('a',1)
    
    ('b',2)
    
    >>> for k,v in d.iteritems() :
    
    ... print k,v
    
    ('a',1)
    
    ('b',2)
    
    

    字典的items函数返回的是键值对的元组的列表,而iteritems使用的是键值对的generator,items当使用时会调用整个列表 iteritems当使用时只会调用值。

    对Python感兴趣或者是正在学习的小伙伴,可以加入我们的Python学习扣qun:784758214,看看前辈们是如何学习的!从基础的python脚本到web开发、爬虫、django、数据挖掘等,零基础到项目实战的资料都有整理。送给每一位python的小伙伴!分享一些学习的方法和需要注意的小细节,点击加入我们的 python学习者聚集地

    除了以下5个python使用模块,你还有什么技巧解决大文件运行效率的问题吗?

    1. 读写文件技术,今后会用到测试数据的参数化和测试报告写作功能中~

    2. 数据处理技术,今后测试脚本的测试数据处理过程可以用到~

    3. 数据统计分析技术,今后会在测试结果分析中用到

    4. 图表展示技术,在今后的测试框架中相关测试报告会用到

    5. 程序自动触发技术,可用于测试脚本程序的自动执行。

    展开全文
  • python 大数据基础编程

    2018-09-09 21:45:16
    1. 随机数组 from numpy import * random.rand(4,4) 输出 array([[ 0.81273873, 0.93985098, 0.72256469, 0.83294612], [ 0.06087078, 0.85160009, 0.88331584, 0.8634025 ], [ 0.328648 , 0....

    1. 随机数组

     from numpy import *
     random.rand(4,4)
    
    输出
    array([[ 0.81273873,  0.93985098,  0.72256469,  0.83294612],
           [ 0.06087078,  0.85160009,  0.88331584,  0.8634025 ],
           [ 0.328648  ,  0.74410427,  0.07213059,  0.51864295],
           [ 0.73424426,  0.75289487,  0.56867247,  0.61839992]])

    2. 矩阵

    矩阵和逆矩阵
    randMat=mat(random.rand(4,4))
    randMat.I
    matrix([[ 0.33672204,  0.94254807, -1.46432126,  0.23631155],
            [ 1.47878348, -1.01914042,  0.23114864, -0.05431002],
            [-0.06186018,  0.38974979,  0.89236284, -0.45058119],
            [-1.60231928, -0.44524619,  1.58433726,  1.1328065 ]])

    3. 查找帮助信息

    from numpy import *
    help(zeros)
    Help on built-in function zeros in module numpy.core.multiarray:
    
    zeros(...)
        zeros(shape, dtype=float, order='C')
    
        Return a new array of given shape and type, filled with zeros.
    
        Parameters
        ----------
        shape : int or sequence of ints
            Shape of the new array, e.g., ``(2, 3)`` or ``2``.
        dtype : data-type, optional
            The desired data-type for the array, e.g., `numpy.int8`.  Default is
            `numpy.float64`.
        order : {'C', 'F'}, optional
            Whether to store multidimensional data in C- or Fortran-contiguous
            (row- or column-wise) order in memory.

    4. 计算矩阵行数和列数

     from numpy import *
     import operator
     a =mat([[1,2,3],[5,6,9]])
     a
    matrix([[1, 2, 3],
        [5, 6, 9]])
     shape(a)
    (2, 3)
     a.shape[0] #计算行数
    2
     a.shape[1] #计算列数
    3
    展开全文
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  • 01-Python大数据+人工智能-学前阶段 02-Python大数据+人工智能-基础阶段 03-Python大数据+人工智能-面向对象 04-Python大数据+人工智能-异常处理 05-Python大数据+人工智能-包和模块
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python是大数据的基础