传统意义上科学被分为两类：经验科学与理论科学，但在过去的几十年中计算渐渐成为了科学重要的一部分。科学计算在接近理论的同时又包含很多实验工作的特性，因此常常被看作是科学的第三分支。在大多数领域中，计算工作是对经验与理论的一个重要补充，现今大量的论文都包含了数值计算，计算机模拟和建模。
在当今大数据时代，处理和分析海量数据对于企业和组织来说至关重要。而Python作为一种功能强大且易于学习和使用的编程语言，具有许多特性使其成为处理大数据的理想选择。
Excel，一款经典软件，简单的用户界面，易于理解，被数十亿人使用。Python，一种功能强大且灵活的编程语言，得到了广大社区的支持。Python并没有取代Excel，但我们可以一起使用它们。
首先python是一种计算机语言，计算机语言也就是计算机能听懂的那种指令集。首先我们要计算机做什么事其实都是通过电路去控制的，因此我们写下的代码最后都是通过编译器或者解释器转换成电路的控制器去控制电流，最后这些电控制指令让计算机做一些事情。那么我们的python就是这么一种东西，它定义了一套规范，然后我们要按照这个规范进行编写代码，然后python的编译器会将你写的代码转换成指令，然后让CPU去执行。所以说我们写代码要遵循python的语法规则。
关系数据库是最常见的数据存储方案，SQL 自然也成为数据处理的第一选择。但随着企业级应用越来越复杂，使用 SQL 实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。复杂的 SQL（存储过程）很难移植、计算处理都压进数据库会造成数据库负担沉重而成为整个应用的瓶颈、被多应用共享的数据库容易导致应用间强耦合等等。所以，越来越多的现代应用开始采用其它技术来处理数据。
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第一次接触 Python 时，是把它作为一个智能计算器使用的。普通的计算器计算很大的数时都会报错，比如计算 9 的 531441 次方，计算器就提示我不是数字：
python中，platform模块给我们提供了很多方法去获取操作系统的信息 如：
map，reduce和filter三个函数在python3和python2中发生了较大的差异。具体请看文章后面部分。 1. python的map()函数 2. python的reduce()函数 3. python的lambda()函数
一.abs函数介绍 abs函数是python的一个内置函数，主要作用就是计算数字的绝对值！语法如下： abs(x) 参数x：只能为有符号的数字，例如：0，5，6.3，-78…… 返回值：直接取当前数字的绝对值，必然大于等于0，不会小于0; 二.abs函数使用 # !usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @Author:何以解忧 @Blog(个人博客地址): https://www.codersrc.com/ @File:python_abs.py @
Hello各位小伙伴你们好，我们都知道Python是一个生产力很高的语言，小编本人也非常喜欢Python，经常使用Python帮助小编以最高的效率完成最多的事，但是Python的性能，是我们一直诟病的一个问题，尤其是一个大锁GIL，有时候想想简直像吃了苍蝇一样有点难受。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
platform 库是 Python 的内置库，因此不需要安装。我们可以直接导入它，就像导入其他内置库一样：
int 在python中实际上是一个变量类型，表示整形，但是实际上一样的可以充当函数使用，也是python的一个内置函数，主要作用就是将其他数字类型强制转换为整形！语法如下：
当你想要快速执行一些数学运算时，可以把 Python 当作一个强大的计算器来使用。你可以打开 Python 的交互式命令行或者使用 ipython 等工具来执行这些计算。
map，reduce和filter三个函数在python3和python2中发生了较大的差异。具体请看文章后面部分。 1. python的map()函数 2. python的reduce()函数 3. python的lambda()函数 lambda函数 python的map()函数 map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。 举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x%2，要把这个函数作用在
在21世纪的数据时代，数据科学家是最令人艳羡的职业之一。他们使用各种工具和技术挖掘大量数据，从而帮助组织做出数据驱动的决策。在这些工具和技术中，Python语言以其易于学习、强大的功能和广泛的应用，已经成为了数据科学家的首选。
Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言，具有非常简洁而清晰的语法，既可以用于快速开发程序脚本，也可以用于开发大规模的软件，特别适合于完成各种高层任务。 随着NumPy、SciPy、matplotlib、ETS等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算。与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比，Python是一门真正的通用程序设计语言，比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多程序库的支持，适用于Windows和Linux等多种平台，完全免费并且开放源码。虽然MATLAB中的某些高级功能目前还无法替代，但是对于基础性、前瞻性的科研工作和应用系统的开发，完全可以用Python来完成。 *Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。 *基于浏览器的Python开发环境wakari(http://www.continuum.io/wakari) 能省去配置Python开发环境的麻烦。hnxyzzl Zzlx.xxxxxxx *Pandas经过几个版本周期的迭代，目前已经成为数据整理、处理、分析的不二选择。 *OpenCV官方的扩展库cv2已经正式出台，它的众多图像处理函数能直接对NumPy数组进行处理，便捷图像处理、计算机视觉程序变得更加方便、简洁。 *matplotlib已经拥有稳定开发社区，最新发布的1.3版本添加了WebAgg后台绘图库，能在浏览器中显示图表并与之进行交互。相信不久这一功能就会集成到IPython Notebook中去。 *SymPy 0.7.3的发布，它已经逐渐从玩具项目发展成熟。一位高中生使用在线运行SymPy代码的网站：http://www.sympygamma.com * Cython已经内置支持NumPy数组，它已经逐渐成为编写高效运算扩展库的首选工具。例如Pandas中绝大部分的提速代码都是采用Cython编写的。 * NumPy、SciPy等也经历了几个版本的更新，许多计算变得更快捷，功能也更加丰富。 * WinPython、Anaconda等新兴的Python集成环境无须安装，使得共享Python程序更方便快捷。 * 随着Python3逐渐成为主流，IPython, NumPy, SciPy, matplotlib, Pandas, Cython等主要的科学计算扩展库也已经开始支持Python3了。
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。
来源：马哥教育链接：www.magedu.com马哥教育历经近十年发展，以“匠心精神，良心教育”为宗旨，以国际“MVP”体系为标准，培养了数万名资深、专业的高端IT人才，80%以上学员在互联网排名前300的企业高薪就业，拥有Linux运维、Python开发、云计算等多个高端学科。凭借马哥教育职业IT培训的高品质和毕业学员的良好口碑，其已经成为业内知名互联网公司重要人才战略合作伙伴，获得了百度、腾讯、阿里、中兴、科大讯飞、大众点评、51CTO、唯品会、京东、中国移动、 新浪、红帽等互联网巨头的人才合作支持，2013年成为51CTO官方推荐合作机构，与多家IT互联网企业签订专项人才培养计划，毕业学员平均薪资达10K以上。我们将让您从0基础的小白一步步变成：自动化运维工程师、数据挖掘工程师、全栈开发工程师。Python是创始人吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）在1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，而在给自己新创造的计算机语言起名字的时候，由于其是，自于七十年代风靡全球的英国六人喜剧团体，巨蟒剧团（Monty Python）的忠实粉丝，所以，就把此计算机语言的名字叫做：Python。Python是一种脚本语言。脚本，对应的英文是：script。普通人，看到script这个英文单词，或许想到的更多的是：电影的剧本，就是一段段的脚本，所组成的电影剧本的脚本，决定了电影中的人和物，都做哪些事情，怎么做。而计算机中的脚本，决定了计算机中的操作系统和各种软件工具，要做哪些事情，以及具体怎么做。其实，脚本这个词还有另外一种感觉：随性因为，现实中，写电影脚本，那直接拿张纸和笔，就可以写了，写完了，就可以拿去用，拿去拍电影了而计算机中的脚本，其实就是普通的文本，就是写到文本文件中的代码而已，其也是有随性这个特点，写完了，直接就可以（在某种具有解释功能的环境中）运行了比如：Linux中的shell脚本，就是直接弄个文本文件，写上shell脚本代码，然后保存文件，然后就可以，在Linux的Shell这个带有shell的解释功能的shell环境中，运行了与此相对的，不那么随性的是：其他的，非脚本语言，常叫做编译性语言，比如C语言，往往都是需要额外加上编译这个步骤，才能执行的。Python拥有功能丰富的自带的库以及种类和数量繁多且强大的第三方库，除了本身Python语言本身自带的标准库之外由于Python语言本身很好用，促使很多其他人，前前后后，写了N多个库积累至今，就成了：Python拥有数量巨大的，各种各样的，功能强大的，第三方的库函数。此特点，对于Python语言的使用者来说，有着显而易见的好处：当你去实现很多各种功能的时候，往往不需要重复造轮子，往往是可以找到，现成的，已有的，内置Python库，或第三方的Python的库，去帮你实现你要的功能换句话说：你去实现一个复杂的功能的时候，往往变成了，找到合适的库，并使用，即可。与此相对的，用其他语言去实现同样的功能的时候，由于缺少好用的库，而使得你需要重头到尾，全新的实现对应的功能所需的代码。由此对比出，Python的好用和强大。许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。当然Python也有它的缺点，最大的缺点就是性能，这也是为什么python在年近30岁的时候才火起来的原因，因为Python解释性语言都是需要翻译的，这个过程比较浪费时间，在以前计算机硬件性能低下的情况下，都是靠计算机语言的高性能来提高效率的，不过在现在计算机的硬件速度已经非常快了，硬件的性能问题已经不是瓶颈，而要处理大数据和类似人工智能等的超复杂的算法成立程序员编程的瓶颈，所以Python以其简介的语言风格和强大的第三方库能够节省程序员很多操作和步骤，使Python大放异彩。添加描述习----小白成长必备路线图
整数和我们生活中定义的整数是一个概念，例如：1,2,3,10,100,1000,-1000 等等，都是整数，Python可以处理任意大小的整数。
上一讲我们说过了如何启动Python IDLE集成开发学习环境，macOS/Linux都可以在命令行执行idle3。Windows则从开始菜单中去寻找IDLE程序的图标。
总之，要么是什么电脑都会修的电脑维修店师傅，要么就是能盗号，会破解程序的大神黑客，其实这都是对我们程序员的一种误解
Python作为一种简洁、易学且功能强大的编程语言，近年来得到了广泛的应用和认可。然而，随着技术的不断进步和行业需求的变化，Python编程也面临着新的挑战和机遇。
更好地掌握 numpy、Cython 和剖析器；了解 Python 如何抽象化底层的计算机架构；使用剖析手段来寻找 CPU 时间和内存使用的瓶颈；通过选择合适的数据结构来编写高效的程序；加速矩阵和矢量计算； 使用工具把 Python 编译成机器代码；管理并发的多 I O 和计算操作； 把多进程代码转换到在本地或者远程集群上运行； 用更少的内存解决大型问题。
前文(Python 搭配 C++ 让性能直接拉满)我们讲到，如果有部分热点函数其性能不行，我们可以把 Python 代码改写成 C/C++ 代码以此来提升性能。经验上来看这种做法可能提升一到两个数量级多数情况下能解决问题。
Python 是一种流行的通用编程语言，广泛用于各种目的，包括 Web 开发、数据分析、人工智能等。因此，对于开发人员和程序员来说，了解如何在Windows 10计算机上安装Python有深入的了解非常重要。在本文中，我们将讨论在Windows 10计算机上安装Python的最佳方法，包括每种方法的分步指南。
时代和技术在发展，如果站着不动，就会落后，这也就是为什么提倡“终身教育”。刻意练习，每日精进。让我们的知识不会落后太久。
Python 的起源 Python的作者，Guido von Rossum，确实是荷兰人。1982年，Guido从阿姆斯特丹大学(University of Amsterdam)获得了数学和计算机硕士
WEB前端开发：Python在WEB前端开发中有着广泛的应用，例如使用Django和Flask等框架进行全栈开发。
比如，1+1=2 这个流程，我们可以对人直接说然后人来做这个运算，但是计算机听不懂我们说的，所以我们需要用编程语言编写这个流程，然后计算机执行我们编写好的语言，所以编程语言很重要
Python是我喜欢的语言，简洁，优美，容易使用。前两天，我很激昂的向朋友宣传Python的好处。 听过之后，朋友问我：好吧，我承认Python不错，但它为什么叫Python呢？ 我不是很确定：呃，似乎是一个电视剧的名字。 朋友又问：那你说的Guido是美国人么？ (Guido von Rossum，Python的作者) 我再次不是很确定：他从google换到Dropbox工作，但他的名字像是荷兰人的 (有一个von在中间)。 所以，后面我花了些时间调查Python的历史。这是很好的学习。我看到了Pytho
学习一门新的编程语言很难。必须学习新的语法、关键字和最佳实践，所有这些在刚刚开始学习时都会令人沮丧。
1、Python 怎么调整 C/C++ 2、在计算密集型的应用场景下两者的性能差异有多少。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
切片主要就是针对获取列表中部分或者单个元素的方法，通过下标访问列表中的元素，下标从0开始计数
越来越多行业都在应用的Python，主要的应用领域有哪些呢？Python每个人都可以学吗？今天我们就来详细看一下。
Given a number, and we have to calculate its square in Python.
Python分布式计算 ---- 作者简介 Francesco Pierfederici是一名喜爱Python的软件工程师。过去20年间，他的工作领域涉及天文学、生物学和气象预报。 他搭建过上万CPU核心的大型分布式系统，并在世界上最快的超级计算机上运行过。他还写过用处不大，但极为有趣的应用。他总是喜欢创造新事物。 “我要感谢我的妻子Alicia，感谢她在成书过程中的耐心。我还要感谢Packt出版社的Parshva Sheth和Aaron Lazar，以及技术审稿人James King，他们让这本书变得
Django是基于Python语言的Web开发框架，所以要学习好Django，首先要有基本的Python开发技巧，以及需要了解HTTP协议的基本知识。本章介绍Python语言及其安装（对于Python的语法，不是本书的介绍对象，读者可以自己查找其他书籍阅读），然后介绍Django知识及其安装，最后简单地介绍HTTP协议。
21世纪是编程的时代，几乎人类所做的一切，但凡跟互联网沾点边，都可能涉及到计算机编程，后台的程序跑出的结果通过大大小小的屏幕呈现在我们面前，人们已经觉得这是理所当然的。
Pandas进阶修炼120题系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，希望通过120道精心挑选的习题吃透pandas。并且针对部分习题给出了多种解法与注解，动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
Python是我喜欢的语言，简洁、优美、易用。前两天，我很激昂地向朋友宣传Python的好处。 “好吧，我承认Python不错，但它为什么叫Python呢？” “呃，似乎是一个电视剧的名字。” “那你说的Guido是美国人么？” “他从Google换到Dropbox工作，但他的名字像是荷兰人的。” “你确定你很熟悉Python吗？” 所以为了雪耻，我花时间调查了Python的历史。我看到了Python中许多功能的来源和Python的设计理念，看到了一门编程语言的演化历史，看到了Python与开源运动的奇妙联
水面船舶识别检测系统通过python+opencv网络模型计算机视觉技术，水面船舶识别检测算法对河道水面区域进行7*24小时实时监测，当监测到采砂船非法采砂船只时，自动抓拍违规船只存档并告警及时制止。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
我们知道，在涉及到大量 CPU 计算的时候，Python 的运行效率可能不如其他语言。在之前的一篇文章：一日一技：立竿见影地把你的 Python 代码提速7倍中，我们讲到了如何通过把 Python 代码编译成 C 语言代码来提高代码的运行速度。今天，我们不用 C 语言，而用 Go 语言。并且，我们这次不是做转换，而是直接用 Python 调用 Go 语言写的代码。
关键时刻，第一时间送达！ 【CSDN 编者按】在数据科学领域，你最常用的编程语言是哪种？对此，不同职业背景下的开发者答案各尽不同，一般来说，Python 和 R 语言是需要重点掌握的，但是如今有一枝独秀悄然而至，其创作理念是像 Python 一样通用、像 R 语言一样适用于统计、像 Perl 一样适用于字符串处理、像线性代数 Matlab 一样强大、像 Shell 一样擅长粘合程序，且可以像 C 语言一样高效，它的名字叫做——Julia。如今，在面对 Python 俨然已成为数据科学和机器学习领域的中流砥柱
2017年，全球估计有7.5亿人使用Excel。2017年，世界人口约为76亿。这意味着大约有10%的人使用Excel，我猜大部分是用于数据分析。
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