python怎么把cpu占满 会用Excel，真的需要再学Python吗？
会用Excel，真的需要再学Python吗？
虽然这种方法可以快速高效地产生结果，但您基本上可以遵循规则，因为您使用设计良好的组件。遇到问题时，不能向下推组件并重建它们。您只能替换其他组件或更改组合方法；
而且，您不能使用大量数据，因为Excel的逻辑关系太弱，就像构建块一样。如果你建的很高，它会倒塌。处理万级数据有点困难，所以Excel不能用来建高层建筑。毕竟，世界上没有用积木建造的高楼。
从数据分析的角度看，Excel的可视化效果较差，数据采集无法与Python相比。这不是Excel的特长，但是Excel在数理统计方面的表现还是很好的
所以当数据量比较小的时候，你想快速得到结果，而且逻辑关系简单，Excel很香
！缺点是您需要能够做任何事情。你需要能够建造墙壁，建造和绘制图纸。自然比excel难学
从效率上讲，处理简单的问题肯定比excel差，但面对复杂的问题，Python的优势可以凸显
有了这堆原材料，你不仅可以建造高楼，还可以建造飞机，船和火箭头，所以人们说，Python是一种通用语言，它可以做任何事情，除了生孩子
另一点是，Python是开源的，至少比matlab（深执迷）好得多
从数据分析的角度来看，Python绝对比excel、数据采集，数据处理和数据分析、可视化都比excel好，当然这只是为了数据分析
当数据量大，逻辑关系复杂时，Python是最佳的解决方案
]PS:
当然VBA也说了，其实我觉得VBA和Python的学习难度相差不大，但是太难用了。让我们看看个人的具体需求。具体区别在这里不详细
不要绑定外键，用程序来保证一致性，也不要加快编写速度如果用Python作为业务系统，可以缓存一些查询结果来满足大多数场景的需要
作为研究生，如果用Python写算法，我认为你应该发展大数据和人工智能。
近年来，随着大数据和人工智能的爆炸式发展，Python变得越来越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以从以下几点开始
！Apache spark是一个大数据处理框架，计算速度快，使用方便，支持复杂分析，有可能取代MapReduce。
尽管Python在机器学习和人工智能方面有很好的应用，但Python有一个很大的缺陷。它不支持分布式计算，但这并不重要。Spark提供了一个优秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式计算和流计算方面有了很大的改进。
另外，spark的核心RDD弹性分布式数据集与Python中panda的数据帧非常相似，可以很容易地相互转换。因此spark赋予Python以分布式方式处理大型数据集的能力。
Python有许多强大的web后端框架，如Django、flash等。学习这一点可以巩固Python的基础，并使用Python的高级用法，如装饰器、类、魔术方法、数据库等。
您不能总是在一台机器上使用该型号。您可以在大数据框架和网站中部署模型。这要求您了解后端和分布式计算。学习这两个方面，不仅可以提高python的水平，也可以让你在未来的大数据和人工智能领域发力。
python处理百万级数据如何提高检索速率？
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。
作为一名研究生，除了可以用python写各种算法之外，还应该如何提高自己的python水平？
Python是一种计算机编程语言。Python的设计理念强调代码的可读性和简洁的语法。Python允许开发人员用比C或Java更少的代码来表达想法。
大数据技术包括但不限于：科学计算、数据分析、数据管理和处理。
许多开源科学计算软件包都提供Python接口，如著名的计算机视觉库opencv、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。
有更多专门针对Python的科学计算扩展库，如numpy、SciPy和Matplotlib，它们为Python提供了快速的数组处理、数值运算和绘图功能。
因此，由Python语言及其众多扩展库组成的开发环境非常适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用。
这就是为什么Python广泛应用于大数据技术领域以及它们之间的关系。
简而言之，Python易于使用。许多第三方库使Python具有许多部分。其他语言正忙于构建轮子。蟒蛇可以直接造车。
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