python如何自動生成單個(gè)隨機(jī)字母(a-z)

1:mport random

創(chuàng)新互聯(lián)公司專業(yè)為企業(yè)提供文成網(wǎng)站建設(shè)、文成做網(wǎng)站、文成網(wǎng)站設(shè)計(jì)、文成網(wǎng)站制作等企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)與制作、文成企業(yè)網(wǎng)站模板建站服務(wù)，十多年文成做網(wǎng)站經(jīng)驗(yàn)，不只是建網(wǎng)站，更提供有價(jià)值的思路和整體網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

#導(dǎo)入random模塊 用于生產(chǎn)隨機(jī)數(shù)功能

2:a ?= random.randint(97, 122)

#利用random.randint()函數(shù)生成一個(gè)隨機(jī)整數(shù)a，使得97=a=122

#對應(yīng)從“a”到“z”的ASCII碼

3:c = chr(a)

#將a表示的ASCII碼轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的字母，這里的c就是你要的隨機(jī)字母

4:print c

#將字母輸出，完成

延展閱讀：

Python具有豐富和強(qiáng)大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯(lián)結(jié)在一起。常見的一種應(yīng)用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時(shí)甚至是程序的最終界面），然后對其中[3]??有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調(diào)用的擴(kuò)展類庫。需要注意的是在您使用擴(kuò)展類庫時(shí)可能需要考慮平臺問題，某些可能不提供跨平臺的實(shí)現(xiàn)。

請問python主要應(yīng)用領(lǐng)域是什么,哪方面用的多了.

python主要應(yīng)用領(lǐng)域：

1、云計(jì)算：

PYTHON語言算是云計(jì)算最火的語言，?典型應(yīng)用OpenStack。

2、WEB前端開發(fā)

python相比php\ruby的模塊化設(shè)計(jì)，非常便于功能擴(kuò)展；多年來形成了大量優(yōu)秀的web開發(fā)框架，并且在不斷迭代；如目前優(yōu)秀的全棧的django、框架flask，都繼承了python簡單、明確的風(fēng)格，開發(fā)效率高、易維護(hù)，與自動化運(yùn)維結(jié)合性好。

python已經(jīng)成為自動化運(yùn)維平臺領(lǐng)域的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)；眾多大型網(wǎng)站均為Python開發(fā)，Youtube,?Dropbox,?豆瓣。

3、人工智能應(yīng)用

基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)而發(fā)展出來的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無法離開python的支持，目前世界優(yōu)秀的人工智能學(xué)習(xí)框架如Google的TransorFlow?、FaceBook的PyTorch以及開源社區(qū)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫Karas等是用python實(shí)現(xiàn)的。

甚至微軟的CNTK（認(rèn)知工具包）也完全支持Python，而且微軟的Vscode都已經(jīng)把Python作為第一級語言進(jìn)行支持。

4、系統(tǒng)運(yùn)維工程項(xiàng)目

Python在與操作系統(tǒng)結(jié)合以及管理中非常密切，目前所有l(wèi)inux發(fā)行版中都帶有python，且對于linux中相關(guān)的管理功能都有大量的模塊可以使用，例如目前主流的自動化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。

目前在幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)公司，自動化運(yùn)維的標(biāo)配就是python+Django/flask，另外，在虛擬化管理方面已經(jīng)是事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)的openstack就是python實(shí)現(xiàn)的，所以Python是所有運(yùn)維人員的必備技能。

5、金融理財(cái)分析

量化交易，金融分析，在金融工程領(lǐng)域，Python語言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作為動態(tài)語言的Python，語言結(jié)構(gòu)清晰簡單，庫豐富，成熟穩(wěn)定，科學(xué)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析都很牛逼，生產(chǎn)效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于c,c++,java,尤其擅長策略回測。

5、大數(shù)據(jù)分析

Python語言相對于其它解釋性語言最大的特點(diǎn)是其龐大而活躍的科學(xué)計(jì)算生態(tài)，在數(shù)據(jù)分析、交互、可視化方面有相當(dāng)完善和優(yōu)秀的庫（python數(shù)據(jù)分析棧：Numpy?Pandas?ScipyMatplotlipIpython）

并且還形成了自己獨(dú)特的面向科學(xué)計(jì)算的Python發(fā)行版Anaconda，而且這幾年一直在快速進(jìn)化和完善，對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析語言如R?MATLAB?SAS?Stata形成了非常強(qiáng)的替代性。

參考資料：百度百科_Python

可以讓你快速用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的10個(gè)小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特別是在編程領(lǐng)域。有時(shí)候使用一點(diǎn)點(diǎn)黑客技術(shù)，既可以節(jié)省時(shí)間，還可能挽救“生命”。

一個(gè)小小的快捷方式或附加組件有時(shí)真是天賜之物，并且可以成為真正的生產(chǎn)力助推器。所以，這里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中會讓你非常方便。

Pandas中數(shù)據(jù)框數(shù)據(jù)的Profiling過程

Profiling（分析器）是一個(gè)幫助我們理解數(shù)據(jù)的過程，而Pandas Profiling是一個(gè)Python包，它可以簡單快速地對Pandas 的數(shù)據(jù)框數(shù)據(jù)進(jìn)行 探索 性數(shù)據(jù)分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)EDA過程第一步。但是，它們只提供了對數(shù)據(jù)非常基本的概述，對于大型數(shù)據(jù)集沒有太大幫助。 而Pandas中的Profiling功能簡單通過一行代碼就能顯示大量信息，且在交互式HTML報(bào)告中也是如此。

對于給定的數(shù)據(jù)集，Pandas中的profiling包計(jì)算了以下統(tǒng)計(jì)信息：

由Pandas Profiling包計(jì)算出的統(tǒng)計(jì)信息包括直方圖、眾數(shù)、相關(guān)系數(shù)、分位數(shù)、描述統(tǒng)計(jì)量、其他信息——類型、單一變量值、缺失值等。

安裝

用pip安裝或者用conda安裝

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代碼是用很久以前的泰坦尼克數(shù)據(jù)集來演示多功能Python分析器的結(jié)果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv('titanic/train.csv')

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代碼就能實(shí)現(xiàn)在Jupyter Notebook中顯示完整的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，該報(bào)告非常詳細(xì)，且包含了必要的圖表信息。

還可以使用以下代碼將報(bào)告導(dǎo)出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")

Pandas實(shí)現(xiàn)交互式作圖

Pandas有一個(gè)內(nèi)置的.plot（）函數(shù)作為DataFrame類的一部分。但是，使用此功能呈現(xiàn)的可視化不是交互式的，這使得它沒那么吸引人。同樣，使用pandas.DataFrame.plot（）函數(shù)繪制圖表也不能實(shí)現(xiàn)交互。 如果我們需要在不對代碼進(jìn)行重大修改的情況下用Pandas繪制交互式圖表怎么辦呢？這個(gè)時(shí)候就可以用Cufflinks庫來實(shí)現(xiàn)。

Cufflinks庫可以將有強(qiáng)大功能的plotly和擁有靈活性的pandas結(jié)合在一起，非常便于繪圖。下面就來看在pandas中如何安裝和使用Cufflinks庫。

安裝

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是時(shí)候展示泰坦尼克號數(shù)據(jù)集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右側(cè)的可視化顯示了靜態(tài)圖表，而左側(cè)圖表是交互式的，更詳細(xì)，并且所有這些在語法上都沒有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一組便捷功能，旨在解決標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析中的一些常見問題。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有兩種：行magic命令（line magics），以單個(gè)％字符為前綴，在單行輸入操作；單元magic命令（cell magics），以雙%%字符為前綴，可以在多行輸入操作。如果設(shè)置為1，則不用鍵入%即可調(diào)用Magic函數(shù)。

接下來看一些在常見數(shù)據(jù)分析任務(wù)中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin將代碼上傳到Pastebin并返回url。Pastebin是一個(gè)在線內(nèi)容托管服務(wù)，可以存儲純文本，如源代碼片段，然后通過url可以與其他人共享。事實(shí)上，Github gist也類似于pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中寫一個(gè)包含以下內(nèi)容的python腳本，并試著運(yùn)行看看結(jié)果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一個(gè)pastebin url。

%matplotlib notebook

函數(shù)用于在Jupyter notebook中呈現(xiàn)靜態(tài)matplotlib圖。用notebook替換inline，可以輕松獲得可縮放和可調(diào)整大小的繪圖。但記得這個(gè)函數(shù)要在導(dǎo)入matplotlib庫之前調(diào)用。

%run

用％run函數(shù)在notebook中運(yùn)行一個(gè)python腳本試試。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是將單元格內(nèi)容寫入文件中。以下代碼將腳本寫入名為foo.py的文件并保存在當(dāng)前目錄中。

%%latex

%%latex函數(shù)將單元格內(nèi)容以LaTeX形式呈現(xiàn)。此函數(shù)對于在單元格中編寫數(shù)學(xué)公式和方程很有用。

查找并解決錯誤

交互式調(diào)試器也是一個(gè)神奇的功能，我把它單獨(dú)定義了一類。如果在運(yùn)行代碼單元時(shí)出現(xiàn)異常，請?jiān)谛滦兄墟I入％debug并運(yùn)行它。 這將打開一個(gè)交互式調(diào)試環(huán)境，它能直接定位到發(fā)生異常的位置。還可以檢查程序中分配的變量值，并在此處執(zhí)行操作。退出調(diào)試器單擊q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美觀的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，pprint是首選。它在打印字典數(shù)據(jù)或JSON數(shù)據(jù)時(shí)特別有用。接下來看一個(gè)使用print和pprint來顯示輸出的示例。

讓你的筆記脫穎而出

我們可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注釋框來突出顯示重要內(nèi)容或其他需要突出的內(nèi)容。注釋的顏色取決于指定的警報(bào)類型。只需在需要突出顯示的單元格中添加以下任一代碼或所有代碼即可。

藍(lán)色警示框：信息提示

p class="alert alert-block alert-info"

bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.

/p

黃色警示框：警告

p class="alert alert-block alert-warning"

bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

/p

綠色警示框：成功

p class="alert alert-block alert-success"

Use green box only when necessary like to display links to related content.

/p

紅色警示框：高危

p class="alert alert-block alert-danger"

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

/p

打印單元格所有代碼的輸出結(jié)果

假如有一個(gè)Jupyter Notebook的單元格，其中包含以下代碼行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

單元格的正常屬性是只打印最后一個(gè)輸出，而對于其他輸出，我們需要添加print()函數(shù)。然而通過在notebook頂部添加以下代碼段可以一次打印所有輸出。

添加代碼后所有的輸出結(jié)果就會一個(gè)接一個(gè)地打印出來。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢復(fù)原始設(shè)置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'選項(xiàng)運(yùn)行python腳本

從命令行運(yùn)行python腳本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在運(yùn)行相同的腳本時(shí)添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多優(yōu)勢。接下來看看結(jié)果如何。

首先，即使程序結(jié)束，python也不會退出解釋器。因此，我們可以檢查變量的值和程序中定義的函數(shù)的正確性。

其次，我們可以輕松地調(diào)用python調(diào)試器，因?yàn)槲覀內(nèi)匀辉诮忉屍髦校?/p>

import pdb

pdb.pm()

這能定位異常發(fā)生的位置，然后我們可以處理異常代碼。

自動評論代碼

Ctrl / Cmd + /自動注釋單元格中的選定行，再次命中組合將取消注釋相同的代碼行。

刪除容易恢復(fù)難

你有沒有意外刪除過Jupyter notebook中的單元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握這個(gè)撤消刪除操作的快捷方式。

如果您刪除了單元格的內(nèi)容，可以通過按CTRL / CMD + Z輕松恢復(fù)它。

如果需要恢復(fù)整個(gè)已刪除的單元格，請按ESC + Z或EDIT撤消刪除單元格。

結(jié)論

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook時(shí)收集的一些小提示。我相信它們會對你有用，能讓你有所收獲，從而實(shí)現(xiàn)輕松編碼！

利用python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析

鏈接：

提取碼：7234

煉數(shù)成金:Python數(shù)據(jù)分析。Python是一種面向?qū)ο蟆⒅弊g式計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。也是一種功能強(qiáng)大而完善的通用型語言，已經(jīng)具有十多年的發(fā)展歷史，成熟且穩(wěn)定。Python 具有腳本語言中最豐富和強(qiáng)大的類庫，足以支持絕大多數(shù)日常應(yīng)用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強(qiáng)大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯(lián)結(jié)在一起。

課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數(shù)據(jù)分析方法的使用，并結(jié)合實(shí)例，讓學(xué)員能從中借鑒學(xué)習(xí)。

課程目錄：

Python基礎(chǔ)

Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變量類型與運(yùn)算符

了解Python流程控制——條件、循環(huán)語句與其他語句

常用函數(shù)——函數(shù)的定義與使用方法、主要內(nèi)置函數(shù)的介紹

.....

Python|range函數(shù)用法完全解讀

迭代器是 23 種設(shè)計(jì)模式中最常用的一種（之一），在 Python 中隨處可見它的身影，我們經(jīng)常用到它，但是卻不一定意識到它的存在。在關(guān)于迭代器的系列文章中（鏈接見文末），我至少提到了 23 種生成迭代器的方法。有些方法是專門用于生成迭代器的，還有一些方法則是為了解決別的問題而“暗中”使用到迭代器。

在系統(tǒng)學(xué)習(xí)迭代器之前，我一直以為 range() 方法也是用于生成迭代器的，現(xiàn)在卻突然發(fā)現(xiàn)，它生成的只是可迭代對象，而并不是迭代器！ （PS：Python2 中 range() 生成的是列表，本文基于Python3，生成的是可迭代對象）

于是，我有了這樣的疑問：為什么 range() 不生成迭代器呢？在查找答案的過程中，我發(fā)現(xiàn)自己對 range 類型的認(rèn)識存在一些誤區(qū)。因此，本文將和大家全面地認(rèn)識一下 range ，期待與你共同學(xué)習(xí)進(jìn)步。

1、range() 是什么？

它的語法：range(start, stop [,step]) ；start 指的是計(jì)數(shù)起始值，默認(rèn)是 0；stop 指的是計(jì)數(shù)結(jié)束值，但不包括 stop ；step 是步長，默認(rèn)為 1，不可以為 0 。range() 方法生成一段左閉右開的整數(shù)范圍。

對于 range() 函數(shù)，有幾個(gè)注意點(diǎn)：（1）它表示的是左閉右開區(qū)間；（2）它接收的參數(shù)必須是整數(shù)，可以是負(fù)數(shù)，但不能是浮點(diǎn)數(shù)等其它類型；（3）它是不可變的序列類型，可以進(jìn)行判斷元素、查找元素、切片等操作，但不能修改元素；（4）它是可迭代對象，卻不是迭代器。

2、 為什么range()不生產(chǎn)迭代器？

可以獲得迭代器的內(nèi)置方法很多，例如 zip() 、enumerate()、map()、filter() 和 reversed() 等等，但是像 range() 這樣僅僅得到的是可迭代對象的方法就絕無僅有了（若有反例，歡迎告知）。這就是我存在知識誤區(qū)的地方。

在 for-循環(huán) 遍歷時(shí)，可迭代對象與迭代器的性能是一樣的，即它們都是惰性求值的，在空間復(fù)雜度與時(shí)間復(fù)雜度上并無差異。我曾概括過兩者的差別是“一同兩不同”：相同的是都可惰性迭代，不同的是可迭代對象不支持自遍歷（即next()方法），而迭代器本身不支持切片（即 getitem () 方法）。

雖然有這些差別，但很難得出結(jié)論說它們哪個(gè)更優(yōu)。現(xiàn)在微妙之處就在于，為什么給 5 種內(nèi)置方法都設(shè)計(jì)了迭代器，偏偏給 range() 方法設(shè)計(jì)的就是可迭代對象呢？把它們都統(tǒng)一起來，不是更好么？

事實(shí)上，Pyhton 為了規(guī)范性就干過不少這種事，例如，Python2 中有 range() 和 xrange() 兩種方法，而 Python3 就干掉了其中一種，還用了“李代桃僵”法。為什么不更規(guī)范點(diǎn)，令 range() 生成的是迭代器呢？

關(guān)于這個(gè)問題，我沒找到官方解釋，以下純屬個(gè)人觀點(diǎn) 。

zip() 等方法都需要接收確定的可迭代對象的參數(shù)，是對它們的一種再加工的過程，因此也希望馬上產(chǎn)出確定的結(jié)果來，所以 Python 開發(fā)者就設(shè)計(jì)了這個(gè)結(jié)果是迭代器。這樣還有一個(gè)好處，即當(dāng)作為參數(shù)的可迭代對象發(fā)生變化的時(shí)候，作為結(jié)果的迭代器因?yàn)槭窍男偷模粫诲e誤地使用。

而 range() 方法就不同了，它接收的參數(shù)不是可迭代對象，本身是一種初次加工的過程，所以設(shè)計(jì)它為可迭代對象，既可以直接使用，也可以用于其它再加工用途。例如，zip() 等方法就完全可以接收 range 類型的參數(shù)。

也就是說，range() 方法作為一種初級生產(chǎn)者，它生產(chǎn)的原料本身就有很大用途，早早把它變?yōu)榈鞯脑挘瑹o疑是一種畫蛇添足的行為。

對于這種解讀，你是否覺得有道理呢？歡迎就這個(gè)話題與我探討。

3、range 類型是什么？

以上是我對“為什么range()不產(chǎn)生迭代器”的一種解答。順著這個(gè)思路，我研究了一下它產(chǎn)生的 range 對象，一研究就發(fā)現(xiàn)，這個(gè) range 對象也并不簡單。

首先奇怪的一點(diǎn)就是，它竟然是不可變序列！我從未注意過這一點(diǎn)。雖然說，我從未想過修改 range() 的值，但這一不可修改的特性還是令我驚訝。

翻看文檔，官方是這樣明確劃分的——有三種基本的序列類型：列表、元組和范圍（range）對象。（There are three basic sequence types: lists, tuples, and range objects.）

這我倒一直沒注意，原來 range 類型居然跟列表和元組是一樣地位的基礎(chǔ)序列！我一直記掛著字符串是不可變的序列類型，不曾想，這里還有一位不可變的序列類型呢。

那 range 序列跟其它序列類型有什么差異呢？

普通序列都支持的操作有 12 種。range 序列只支持其中的 10 種，不支持進(jìn)行加法拼接與乘法重復(fù)。

那么問題來了：同樣是不可變序列，為什么字符串和元組就支持上述兩種操作，而偏偏 range 序列不支持呢？雖然不能直接修改不可變序列，但我們可以將它們拷貝到新的序列上進(jìn)行操作啊，為何 range 對象連這都不支持呢？

且看官方文檔的解釋：

…due to the fact that range objects can only represent sequences that follow a strict pattern and repetition and concatenation will usually violate that pattern.

原因是 range 對象僅僅表示一個(gè)遵循著嚴(yán)格模式的序列，而重復(fù)與拼接通常會破壞這種模式…

問題的關(guān)鍵就在于 range 序列的 pattern，仔細(xì)想想，其實(shí)它表示的就是一個(gè)等差數(shù)列啊（喵，高中數(shù)學(xué)知識沒忘…），拼接兩個(gè)等差數(shù)列，或者重復(fù)拼接一個(gè)等差數(shù)列，想想確實(shí)不妥，這就是為啥 range 類型不支持這兩個(gè)操作的原因了。由此推論，其它修改動作也會破壞等差數(shù)列結(jié)構(gòu)，所以統(tǒng)統(tǒng)不給修改就是了。

4、小結(jié)

回顧全文，我得到了兩個(gè)偏冷門的結(jié)論：range 是可迭代對象而不是迭代器；range 對象是不可變的等差序列。

若單純看結(jié)論的話，你也許沒有感觸，或許還會說這沒啥了不得啊。但如果我追問，為什么 range 不是迭代器呢，為什么 range 是不可變序列呢？對這倆問題，你是否還能答出個(gè)自圓其說的設(shè)計(jì)思想呢？（PS：我決定了，若有機(jī)會面試別人，我必要問這兩個(gè)問題的嘿~）

由于 range 對象這細(xì)微而有意思的特性，我覺得這篇文章寫得值了。本文是作為迭代器系列文章的一篇來寫的，所以對于迭代器的基礎(chǔ)知識介紹不多，另外，還有一種特殊的迭代器也值得單獨(dú)成文，那就是生成器了。

python做數(shù)據(jù)分析怎么樣？

?我使用python這門語言也有三年了，被其簡潔、易讀、強(qiáng)大的庫所折服，我已經(jīng)深深愛上了python。其pythonic語言特性，對人極其友好，可以說，一個(gè)完全不懂編程語言的人，看懂python語言也不是難事。

?在數(shù)據(jù)分析和交互、探索性計(jì)算以及數(shù)據(jù)可視化等方面，相對于R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其優(yōu)勢。近年來，由于Python庫的不斷發(fā)展（如pandas），使其在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域嶄露頭角。結(jié)合其在通用編程方面的強(qiáng)大實(shí)力，我們完全可以只使用Python這一種語言去構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的應(yīng)用程序。

?由于python是一種解釋性語言，大部分編譯型語言都要比python代碼運(yùn)行速度快，有些同學(xué)就因此鄙視python。但是小編認(rèn)為，python是一門高級語言，其生產(chǎn)效率更高，程序員的時(shí)間通常比CPU的時(shí)間值錢，因此為了權(quán)衡利弊，考慮用python是值得的。

Python強(qiáng)大的計(jì)算能力依賴于其豐富而強(qiáng)大的庫：

Numpy

Numerical Python的簡稱，是Python科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)包。其功能：

1. 快速高效的多維數(shù)組對象ndarray。

2. 用于對數(shù)組執(zhí)行元素級計(jì)算以及直接對數(shù)組執(zhí)行數(shù)學(xué)運(yùn)算的函數(shù)。

3. 線性代數(shù)運(yùn)算、傅里葉變換，以及隨機(jī)數(shù)生成。

4. 用于將C、C++、Fortran代碼集成到Python的工具。

除了為Python提供快速的數(shù)組處理能力，NumPy在數(shù)據(jù)分析方面還有另外一個(gè)主要作用，即作為在算法之間傳遞數(shù)據(jù)的容器。對于數(shù)值型數(shù)據(jù)，NumPy數(shù)組在存儲和處理數(shù)據(jù)時(shí)要比內(nèi)置的Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)高效得多。此外，由低級語言（比如C和Fortran）編寫的庫可以直接操作NumPy數(shù)組中的數(shù)據(jù)，無需進(jìn)行任何數(shù)據(jù)復(fù)制工作。

SciPy

是一組專門解決科學(xué)計(jì)算中各種標(biāo)準(zhǔn)問題域的包的集合，主要包括下面這些包：

1. scipy.integrate：數(shù)值積分例程和微分方程求解器。

2. scipy.linalg：擴(kuò)展了由numpy.linalg提供的線性代數(shù)例程和矩陣分解功能。

3. scipy.optimize：函數(shù)優(yōu)化器（最小化器）以及根查找算法。

4. scipy.signal：信號處理工具。

5. scipy.sparse：稀疏矩陣和稀疏線性系統(tǒng)求解器。

6. scipy.special：SPECFUN（這是一個(gè)實(shí)現(xiàn)了許多常用數(shù)學(xué)函數(shù)（如伽瑪函數(shù)）的Fortran庫）的包裝器。

7. scipy.stats：標(biāo)準(zhǔn)連續(xù)和離散概率分布（如密度函數(shù)、采樣器、連續(xù)分布函數(shù)等）、各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，以及更好的描述統(tǒng)計(jì)法。

8. scipy.weave：利用內(nèi)聯(lián)C++代碼加速數(shù)組計(jì)算的工具。

注：NumPy跟SciPy的有機(jī)結(jié)合完全可以替代MATLAB的計(jì)算功能（包括其插件工具箱）。

SymPy

是python的數(shù)學(xué)符號計(jì)算庫，用它可以進(jìn)行數(shù)學(xué)表達(dá)式的符號推導(dǎo)和演算。

pandas

提供了使我們能夠快速便捷地處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)。你很快就會發(fā)現(xiàn)，它是使Python成為強(qiáng)大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一。

pandas兼具NumPy高性能的數(shù)組計(jì)算功能以及電子表格和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如SQL)靈活的數(shù)據(jù)處理功能。它提供了復(fù)雜精細(xì)的索引功能，以便更為便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數(shù)據(jù)子集等操作。

對于使用R語言進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算的用戶，肯定不會對DataFrame這個(gè)名字感到陌生，因?yàn)樗醋杂赗的data.frame對象。但是這兩個(gè)對象并不相同。R的data.frame對象所提供的功能只是DataFrame對象所提供的功能的一個(gè)子集。也就是說pandas的DataFrame功能比R的data.frame功能更強(qiáng)大。

matplotlib

是最流行的用于繪制數(shù)據(jù)圖表的Python庫。它最初由John D. Hunter（JDH）創(chuàng)建，目前由一個(gè)龐大的開發(fā)人員團(tuán)隊(duì)維護(hù)。它非常適合創(chuàng)建出版物上用的圖表。它跟IPython（馬上就會講到）結(jié)合得很好，因而提供了一種非常好用的交互式數(shù)據(jù)繪圖環(huán)境。繪制的圖表也是交互式的，你可以利用繪圖窗口中的工具欄放大圖表中的某個(gè)區(qū)域或?qū)φ麄€(gè)圖表進(jìn)行平移瀏覽。

TVTK

是python數(shù)據(jù)三維可視化庫，是一套功能十分強(qiáng)大的三維數(shù)據(jù)可視化庫，它提供了Python風(fēng)格的API，并支持Trait屬性(由于Python是動態(tài)編程語言，其變量沒有類型，這種靈活性有助于快速開發(fā)，但是也有缺點(diǎn)。而Trait庫可以為對象的屬性添加檢校功能，從而提高程序的可讀性，降低出錯率。) 和NumPy數(shù)組。此庫非常龐大，因此開發(fā)公司提供了一個(gè)查詢文檔，用戶可以通過下面語句運(yùn)行它：

from enthought.tvtk.toolsimport tvtk_doc

tvtk_doc.main()

Scikit-Learn

是基于python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基礎(chǔ)上，操作簡單、高效的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析。其文檔、實(shí)例都比較齊全。

小編建議：初學(xué)者使用python(x, y)，其是一個(gè)免費(fèi)的科學(xué)和工程開發(fā)包，提供數(shù)學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析和可視化展示。非常方便！

其官網(wǎng)：（由于某種原因，國內(nèi)上不去，需要翻墻）

下載地址：（小編到網(wǎng)上搜到的一個(gè)地址，親測可以用）

下圖展示了python(x, y) 強(qiáng)大功能。

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