python列表排序方法从大到小 数据分析（数据挖掘）与计算机视觉哪个领域对数学要求更高？

数据分析（数据挖掘）与计算机视觉哪个领域对数学要求更高？

个人感觉是数据分析，不熟悉计算机视觉。数据分析需要大量的数学和统计学课程。在许多人的心目中，统计包括在数学中。事实上，并非如此。在我国，2008年统计与数学分离。统计学和数学现在是平行的，它们都是一流的学科。

事实上，数据分析与统计学课程更相关。它需要大量的统计学课程，如概率论、数理统计、多元统计分析、回归分析、时间序列、统计学和机器学习等。

数据分析有很多方向，如算法、视频处理等。学习数学或统计学的课程，然后根据方向选择需要好的计算机课程，当然，不同的课程需要的数学基础和计算机课程是不同的。例如，我们系的信息与计算科学专业正在进行专业改革。学生练习时，会给出几个方向，不同的方向，训练不同的课程，选择自己擅长和感兴趣的东西。这样，我们不仅利用数学基础和严格的计算机逻辑训练，而且也为社会的需要而训练。至少在就业方面，效果是好的。

很多人都有误解。在这种情况下，我只是去社会培训机构进行培训。为什么要上大学？上大学不仅告诉你怎么做，而且告诉你为什么？因为新的语言不断涌现，需求越新，就越先进。高级语言很容易使用，但缺点是什么？我不知道为什么很多次。你只知道一点一点。但我不知道每一块里面都有什么。例如，简单排序是在python中用函数实现的，但是如何实现它是未知的。大学课程就是要培养这个，告诉我们为什么，比如排名可以用泡泡法。当我们知道为什么问题发生了变化，我们也可以解决它。我认为这是大学最重要的作用。

Python能否依据表格中的某些数据将excel表格本身进行排序？

当然可以。

首先，python提供了许多可用于操作excel的库。例如，xlrd用于读取excel，xlwt用于编写excel，xlutils用于修改excel。

另外，Python中还有panda库，可以通过read轻松实现这一需求。table方法读取Excel中的表数据，然后使用panda处理表数据，最后将其写回Excel。

Python能否进行大规模数值计算？

当您问这个问题时，您可能主要怀疑Python的性能。事实上，Python的许多更好的模块都是用C语言编写的，例如，numpy是一个常用的Python数值计算库，它是用C语言实现的，而且计算机的配置也不像十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作为人工智能产品开发中最流行的编程语言，人工智能相关产品的开发自然离不开大数据的支持，因此Python能否进行大规模的数值计算，毋庸置疑。

python列表数字排序？

Python的list提供了一种排序方法，您还可以使用Python的内置sorted来获取新列表。

示例：

a=[1，3，2

]打印（排序（a））

a.排序（）

打印（a）

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