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  • 原标题:科多大数据Python学习之Python开发之列表插入与替换修改方法今天科多大数据给大家分享一篇Python之列表的插入&替换修改方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。 用例子说明fruit=['pineapple','...

    原标题:科多大数据Python学习之Python开发之列表插入与替换修改方法

    今天科多大数据给大家分享一篇Python之列表的插入&替换修改方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。

    a6fa97692f5e478cb810f7c401a92303.jpeg

    用例子说明

    fruit=['pineapple','grape','pear']

    fruit[0:0]=['Orange']#在fruit集合中第一位插入字符串'Orange'

    print(fruit)#['Orange','pineapple','grape','pear']

    fruit[0]='Grapefruit'#将fruit集合的第一位元素替换为'Grapefruit'

    print(fruit)#['Grapefruit','pineapple','grape','pear']

    fruit[0:0]='Grapefruit'

    print(fruit)#['G','r','a','p','e','f','r','u','i','t','Grapefruit','pineapple','grape','pear']

    以上就是关于Python培训之列表的插入&替换修改方法就是分享给大家的全部内容了,希望对小伙伴们有所帮助,想要了解更多内容的小伙伴可以登录科多大数据官网咨询哦~返回搜狐,查看更多

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  • 科多大数据在研究、应用机器学习算法的经历中,相信大伙儿经常遇到数据集太大、内存不够用的情况。这引出一系列问题:· 怎么加载十几、几十 GB 的数据文件?· 运行数据集的时候算法崩溃了,怎么办?· 怎么处理...

    原标题:七条解决思路:大数据之数据太大内存爆炸怎么办?—科多大数据

    在研究、应用机器学习算法的经历中,相信大伙儿经常遇到数据集太大、内存不够用的情况。

    这引出一系列问题:

    · 怎么加载十几、几十 GB 的数据文件?

    · 运行数据集的时候算法崩溃了,怎么办?

    · 怎么处理内存不足导致的错误?

    科多大数据和大家一起来讨论一些常用的解决办法,供大家参考。

    处理大型 ML 数据文件的七种思路1. 分配更多内存

    有的机器学习工具/库有默认内存设置,比如 Weka。这便是一个限制因素。

    你需要检查一下:是否能重新设置该工具/库,分配更多内存。

    对于 Weka,你可以在打开应用时,把内存当作一个参数进行调整。

    2. 用更小的样本

    你真的需要用到全部数据吗?

    可以采集一个数据的随机样本,比如前1,000 或100,000 行。在全部数据上训练最终模型之前(使用渐进式的数据加载技巧),先试着用这个小样本解决问题。

    总的来说,对算法做快速地抽查、看到结果在前后的变化,在机器学习领域是一个很好的习惯。

    你还可以考虑:相对于模型技巧,做一个数据大小的敏感性分析。或许,对于你的随机小样本,有一个天然的边际效应递减分水岭。越过这个关口,继续增加的数据规模带来的好处微乎其微。

    3. 更多内存

    你必须要用 PC 吗?

    你可以考虑内存、性能高一个量级的计算设备。比如,租用 AWS 这样的云服务。租用云端有数十 GB 内存的机器,最低价格每小时不到一美元。我个人觉得这是非常实际的选择。

    4. 转换数据格式

    你是否把数据存为原始的ASCII 文本,比如 CSV 文件?

    或许,使用其它格式能加速数据载入并且降低内存占用。好的选择包括像GRIB、NetCDF、HDF 这样的二进制格式。

    有很多命令行工具能帮你转换数据格式,而且不需要把整个数据集载入内存里。

    换一种格式,可能帮助你以更紧凑的形式存储数据,节省内存空间;比如2-byte 整数,或者4-byte 浮点。

    5. 流式处理数据,或渐进式的数据加载

    你的所有数据,需要同时出现在内存里吗?

    或许,你可以用代码或库,随时把需要的数据做流式处理或渐进式加载,导入内存里训练模型。

    这可能需要算法使用优化技术迭代学习,比如使用随机梯度下降。那些需要内存里有所有数据、以进行矩阵运算的算法,比如某些对线性回归和逻辑回归的实现,就不适用了。

    比如,Keras 深度学习 API 就提供了渐进式加载图像文件的功能,名为 flow_from_directory

    另一个例子式Pandas 库,可批量载入大型CSV 文件。

    6. 使用关系数据库(Relational database)

    关系数据库为存储、访问大型数据集提供了标准化的方法。

    在内部,数据存在硬盘中,能渐进式地 in batch 批量加载,并使用标准检索语言 SQL 检索。

    像MySQL、Postgres 这样的开源数据库工具,支持绝大多数的(全部?)编程语言。许多机器学习工具,都能直接与关系数据库连通。你也可以用SQLite 这样更轻量的方法。

    我发现,这种方法对大型表格式数据集非常有效率。

    雷锋网提醒,你需要用能迭代学习的算法。

    7. 使用大数据平台

    有的情况下,你可能必须要使用大数据平台,即为处理超大型数据集而开发的平台。它们能让你进行数据转换,并在其上开发机器学习算法。

    两个很好的例子是Hadoop 与机器学习库Mahout,以及Spark 与 MLLib 库。

    我认为,这是用尽上述办法仍无法解决的情况下,才需要采用的最后手段。单纯是这为你的机器学习项目所带来的额外硬件、软件复杂情况,就会消耗许多精力。

    即便如此,有的任务确实数据太过庞大,前面的选项都无法奏效。

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  • 原标题:科多大数据告诉你Python为什么这么牛?学习python有什么优势?选择要学习的技术和选择要上的大学一样重要,如果选错了,你将来不仅得不到自己喜欢的高薪工作,反而会弄得一堆麻烦。如果你打开了这篇文章,...

    原标题:科多大数据告诉你Python为什么这么牛?学习python有什么优势?

    选择要学习的技术和选择要上的大学一样重要,如果选错了,你将来不仅得不到自己喜欢的高薪工作,反而会弄得一堆麻烦。如果你打开了这篇文章,说明你已经考虑选择Python开发作为你以后的职业了。

    在这篇文章里,我们会详细找出Python和其他语言相比的优势。我们会指出Python与Java, Ruby, PHP 和 C#的差异,帮你了解你所需要的技术。但在开始之前,科多大数据带大家先看下Python能做什么,谁使用它,为什么使用它。

    为什么用Python,它能用在哪儿,能做什么呢?

    Python在约40年前出现以来,已经有数以千计基于这项技术的网站和软件项目,Python因其独有的特点从众多开发语言中脱颖而出,深受世界各地的开发者喜爱。

    01 Python有什么优点呢?

    下面,我们列举了Python最显著的一面。所有这些优点使它非常流行,也正因于此,众多跨国公司选择了Python作为他们的编程语言,关于这些公司的更多信息,您可以阅读我们之前的文章。

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    1. 简单

    我们可以说Python是简约的语言,非常易于读写,遇到问题时,程序员可以把更多的注意力放在问题本身上,而不用花费太多精力在程序语言、语法上。

    2. 免费

    Python是免费开源的。这意味着程序员不用花钱,就可以共享、复制和交换它,这也帮助Python形成了强壮的社区,使用它更加完善,技术发展更快。专业人士可以在社区和初学者分享他们的知识和经验。

    找到你可以使用的开源库会得到什么好处?削减一半的项目支出!

    3. 兼容性

    Python兼容众多平台,所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。

    4. 面向对象

    Python既支持面向过程,也支持面向对象编程。在面向过程编程中,程序员复用代码,在面向对象编程中,使用基于数据和函数的对象。尽管面向对象的程序语言通常十分复杂,Python却设法保持简洁。

    5. 库

    Python社区创造了一大堆各种各样的Python库。在他们的帮助下,你可以管理文档,执行单元测试、数据库、web浏览器、电子邮件、密码学、图形用户界面和更多的东西。所有东西包括在标准库,然而,除了它,还有很多其他的库。

    02 Python语言的用途

    多年来,Python在各种流行编程语言中一直排名靠前。它几乎可以适用任何开发,它旨在提高程序员的开发效率而不在于他们编的代码。Python适用于网站、桌面应用开发,自动化脚本,复杂计算系统,科学计算,生命支持管理系统,物联网,游戏,机器人,自然语言处理等很多方面。而且,既使对于那些从没有开发经验的人来讲,Python的代码也是简洁易懂的。由于Python程序代码简单,所以和与其他程序语言相比,后期的程序维护更容易,更舒心。从商业角度来看,需要的成本降低,程序员的效率提高

    03 谁使用Python

    Python开发人员社区不断状大,支持库持续增多,使Python成为世界上功能最丰富的编程语言之一,可以适用于任何项目开发。但我们仍要指出,Python在科学领域非常流行,特别是在数据挖掘和机器学习等方面。为了全面理解Python相对于其他语言的优势,我们将把Python和最流行的WEB技术做下比较,先从PHP开始。

    04 Python和PHP

    从开发的角度来看,PHP是面向WEB的语言。PHP应用程序更像是一组单独的脚本,甚至只是一个单独入口。而Python是多用途语言,也可以用于WEB开发,基于Python的WEB应用是加载到内存的完整应用,有自己的内容声明,保存所有的查询和请求。选择Python还是PHP进行web应用开发需要注意以下几点:

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    ▲Python和PHP web开发的比较

    1. 通用性

    当今时代,趋势和流行非常重要,一些客户和产品负责人只想使用最流行最热门的技术来开发他们的项目,造成了技术精湛的开发人员却完全没有客户和工作的情况出现。所以在开始学习任何东西前,要确保你要学的技术在未来1、5或10年内仍保持流行,不会被遗忘。

    不过,你大可不必担心,因为PHP和Python都属于世界上最流行的编程语言。PHP用于构建Wikipedia, Yahoo, WordPress, Friendster, MailChimp, Flickr 等许多"巨头”,但不要以为Python没什么用,它也用来构建了YouTube, Instagram,桌面版的Dropbox, Reddit, Bitbucket, Quora, Spotify, Pinterest, Facebook的内部服务,以及 PayPal系统的一部分

    2. 框架

    当你选择一项技术的时候,工具的多样性也是极其重要的,它会使你的工作简单、方便。如果一个技术为不同的任务提供了多种工具,程序员就不必每件事都要从头开始了。PHP最流行的框架是Laravel, Symfony, CodeIgniter, Yii 1 and 2,Phalcon 和其他一些,这些工具能帮你创建功能强大而整洁的应用程序,而Python却没有这么多引以为豪的框架,最好用的是Django 和 Flask,但是,我们可以向你保证,随着Python社区的成长,这种情况会很快改变。

    3. 学习

    这通常是学生第一个想要知道的问题,学习教育的过程越容易,意味着开始工作和赚钱越快。

    Python当然是这类的赢家,它的语法容易,简单易学,而PHP却不是这样。掌握PHP需要花费很多的时间和努力。Python允许你犯些小错但不会破坏代码,给新手一些信心继续学习。从新手的角度来看,想学一些更容易、更灵活的技术,而Python正是这样的技术。你可以用Python创建安全的应用程序,但使用用PHP却需要额外的工具。不过不要忘记,PHP是专门用于WEB开发的,也的确用在这方面较多。

    05 Java和Python哪个更好?

    一些开发人员声称Python比Java更有效率。但这应该先弄清Python和Java之间的区别是什么?

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    ▲Java和Python的区别

    Java是一种严格的类型语言,这意味着必须显式声明变量名。相比之下,动态类型的Python则不需要声明变量。在编程语言上有许多关于动态和静态类型的争论,但有一点应该注意:Python是一种语法简单的功能强大的语言,能够通过编写脚本就提供优秀的解决方案,并能够快捷地部署在各个领域。

    Java可以创建跨平台的应用程序,而Python几乎兼容当前所有操作系统。对新手来讲, Python比Javaf更容易上手,而且代码易读性强,但是如果你想你的代码可以在任何地方都能执行的话,那么还是选择Java吧。不过Java的可移植性也是有代价的,使用Java你需要购买更大的机器,消耗更多的内存,并且程序更加难以开发。

    Java比Python更复杂,没有技术背景的人学起来并非易事。

    06 Python与c#

    现在再来和看下c#。它们的技术差异很大,但都适用于web开发。

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    ▲Python对c#的比较

    简而言之,Python原本就被设计的类似用英语表达一样,只要你使用合适的变量名称,许多表达式就很容易读懂。另外,由于Python语法简单,没有像句法括号和大量的修饰词,各种类C的构造和不同的初始化变量,所以Python写的代码易读易学。

    同时,C#从C++和Java遗传了很多原始表达的类C语法,更重要的是,C#语法使我们必须遵循一定的规则来编写自已的方法或是继承类,伴随而来的是另一大串修饰词,还有一点不能忘记的是要把代码段放在括号内。而Python只用SHIFTS键就可以让代码看上去很整洁。

    至于编写脚本方面,值得一提的是Python的脚本是真正的脚本,能够被解释器执行。你可以用任何编辑器打开它,修改后就可以立即运行。这在手边没有IDE或编译器的时候优势十分明显。而且使用Python更容易编写跨平台的脚本,甚至都不需要重新编译。

    但是,我们要指出Python的一个不足,就是需要在机器上安装脚本解释器,至少要在一个包或可执行文件里打包上一个解释器,从而使脚本的大小从几KB增加到十几M,不过对于现代计算机来说,十几兆的空间需求基本可以忽略不计,所以这也不是什么大问题。

    而C#需要IDE来编写程序,C#的一个好处是,当你编写基于WINDOWS平台的脚本时,它有强大的各类WINDOWS系统组件支持。例如,注册表、WMI、网络等内置工具。C#可以使用WINFORMS,你需要的时候可以很容易地创建图形化接口。

    没法说Python和C#哪个更好,Python比C#更容易学,开源库更多,但C#的标准库比Python的更好,其性能更高。

    07 Ruby和Python的区别

    就第一语言而言,Ruby和Python是最受欢迎的。Ruby是非常流行的构建网站技术,其中最著名的是Twitter(早期版本), Basecamp, Github, Airbnb, Slideshare, Groupon。

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    ▲Ruby和Python

    Ruby和Python都是面向对象的语言,都是动态和灵活的。这些技术的主要区别在于他们解决问题的方式。Ruby提供了不同的方法而Python通常只有一个。这个事实既是优势也劣势。

    最流行的Ruby框架是Ruby on rails。它和Django非常类似,因为这两个框架都是为了解决相同的任务。如果我们比较这些技术的社区,我们会发现他们几乎是一样的,然而,形成这些团体的人是不同的。Python在数据科学和数学方面很受欢迎,所以在这里你可以找到很多的学者和教授。

    记住,当你开发web应用程序时,可以用RoR实现,也可以用Django,两者都是快速高效的。如果开发偏重于大量计算和数据处理的应用,应该选择Python。

    任何技术成功的秘密在于围绕它所构建的社区,不同人群协同工作来确定其未来的发展演变,Python的支持者是世界上规模最大和构成最多样化的一个团队,不仅有数以千计的个人开发者,而且还有诸如谷歌, Yandex, Dropbox, Mozilla, 微软(在Visual Studio中使用),英特尔等许多巨头公司,他们和其他许多公司一起,已经用Python创建了世界上最大的和最受欢迎的项目。

    今天我们提供了大量信息供您参考,现代程序语言的多样性给您提供了更多的选择,您今天做出的选择将关系到您未来的职业,我们只能建议您要对自己想做的项目有清晰的认知,从而选择最合适的技术,如果有任何问题请联系科多大数据。

    译者:明心见性

    来源:Python部落返回搜狐,查看更多

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  • 2016年,近40%的公司正在实施和扩展大数据技术应用,另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术,62.5%的公司现在至少有一个大数据项目投入生产,只有5.4%的公司没有大数据应用计划,或者是没有正在进行的...

    2016年,近40%的公司正在实施和扩展大数据技术应用,另有30%的公司计划在未来12个月内采用大数据技术,62.5%的公司现在至少有一个大数据项目投入生产,只有5.4%的公司没有大数据应用计划,或者是没有正在进行的大数据项目,虽然大数据市场将会继续增长这一点毋庸置疑,新的大数据技术正在进入市场,而一些旧技术的使用还在继续增长,本文介绍2017年及以后大数据未来发展的十大趋势。由于大数据技术涉及内容太庞杂,大数据应用领域广泛,而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大,希望给正在学习大数据的朋友一个明确的方向,不再盲目的学习。

     

    大数据学习者需要知道的十大发展趋势,以及学习大数据的几点建议

    1、 开放源码

     

    Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位,Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长,2017年及以后许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用,并寻找方法来提高处理大数据的速度。

     

    大数据学习者需要知道的十大发展趋势,以及学习大数据的几点建议

     

    2 、内存技术

     

    现代内存技术将数据存储在RAM中,这样大大提高了数据存储的速度,预测,内存数据架构每年将增长29.2%。

     

    大数据学习者需要知道的十大发展趋势,以及学习大数据的几点建议

     

    3 、机器学习

     

    它指出,当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法,创建出能够理解、学习、预测、适应,甚至可以自主操作的系统,是2017年及以后的十大战略技术之一。

     

    大数据学习者需要知道的十大发展趋势,以及学习大数据的几点建议

     

    4 、预测分析

     

    预测分析与机器学习密切相关,2016年仅有29%的公司使用预测分析技术,这个数量并不多。同时,许多供应商最近都推出了预测分析工具。随着企业越来越意识到预测分析工具的强大功能,这一数字在未来几年可能会出现激增。

     

    大数据学习者需要知道的十大发展趋势,以及学习大数据的几点建议

     

    5、智能app

     

    企业使用机器学习和AI技术的另一种方式是创建智能应用程序。这些应用程序采用大数据分析技术来分析用户过往的行为,为用户提供个性化的服务,未来10年,几乎每个app,每个应用程序和服务都将一定程度上应用AI。

     

    大数据学习者需要知道的十大发展趋势,以及学习大数据的几点建议

     

    6 、智能安保

     

    大数据学习者需要知道的十大发展趋势,以及学习大数据的几点建议

     

    7 、物联网

     

    物联网能对大数据产生相当大的影响

     

    大数据学习者需要知道的十大发展趋势,以及学习大数据的几点建议

     

    8、 边缘计算

     

    边缘计算是一种可以帮助公司处理物联网大数据的新技术

     

    大数据学习者需要知道的十大发展趋势,以及学习大数据的几点建议

     

    9 、高薪职业

     

    到2018年,美国将有181,000个深度分析岗位,是数据管理和数据解读相关技能岗位数量的五倍,并且,2017年数据科学家的平均年薪在116,000美元到163,500美元之间(当然这是美国的标准,中国国内目前尚未统计)。同样,明年大数据工程师的薪资也将增长5.8%,在135,000美元到196,000美元之间。

     

    10、 自助服务

     

    由于聘请高级专家的成本过高,许多公司开始转向数据分析工具,到2018年,绝大部分企业都将投资终端用户自助服务。

     

    以上是10个大数据的发展趋势,正在学习大数据的小伙伴可以参考作为以后想要进军的领域,贪多嚼不烂的道理大家都懂,能把大数据技术全都掌握的在国内目前可以说数得过来,所以我们刚进入大数据领域的话可以选择一个适合自己或者自己感兴趣的。下面再给小伙伴讲几点学习大数据的建议,希望对大家有点帮助

     

    1、大数据学习要业务驱动,不要技术驱动:数据科学的核心能力是解决问题

     

    2、大数据学习要善用开源,不要重复造轮子:数据科学的技术基因在于开源

     

    3、大数据学习要以点带面,不贪大求全:数据科学要把握好碎片化与系统性

     

    4、大数据学习要勇于实践,不要纸上谈兵:一定要清楚是在做数据科学还是数据工程,各需要哪些方面的技术能力,现在处于哪一个阶段等,不然为了技术而技术,是难以学好和用好大数据的

     

    5、大数据学习的三个阶段:不同阶段的技术路线各有侧重,把握主要矛盾

     

    阶段一:大数据基础设施建设阶段:这个阶段的重点是把大数据存起来,管起来,能用起来,同时要考虑大数据平台和原有业务系统的互通联合问题

     

    阶段二:数据描述性分析阶段:此阶段主要定位于离线或在线对数据进行基本描述统计和探索式可视化分析,对管理起来的大数据能进行海量存储条件下的交互式查询、汇总、统计和可视化,如果建设了BI系统的,还需整合传统BI技术进行OLAP、KPI、Report、Chart、Dashboard等分析和初步的描述型数据挖掘分析

     

    阶段三:大数据高级预测分析和生产部署阶段:在初步描述分析结果合理,符合预期目标,数据分布式管理和描述型分析稳定成熟的条件下,可结合进一步智能化分析需求,采用如深度学习等适用海量数据处理的机器学习模型,进行高级预测性挖掘分析。并通过逐步迭代优化挖掘模型和数据质量,形成稳定可靠和性能可扩展的智能预测模型,并在企业相关业务服务中进行分析结果的决策支持,进行验证、部署、评估和反馈

     

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