python数据分析与可视化 Python能否进行大规模数值计算？
Python能否进行大规模数值计算？
当你问这个问题时，你可能主要怀疑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。
什么是数据可视化？
数据可视化被许多学科视为视觉传达的现代等价物。它包括创建和研究数据的可视化表示。为了清晰有效地传递信息，数据可视化采用了统计图形、图表、信息图形等工具。数字数据可以用点、线或条进行编码，以直观地传递定量信息。有效的可视化帮助用户分析和推断数据和证据。它使复杂数据更易于访问、理解和使用。用户可能有特定的分析任务，例如比较或理解因果关系。图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）遵循该任务。表格通常用于用户查找特定度量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中一个或多个变量的模式或关系。
数据可视化不仅是一门艺术，也是一门科学。有人认为它是描述性统计的一个分支，也有人认为它是一种植根于理论的发展工具。互联网活动产生的数据量的增加和环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。这些数据的处理、分析和交流给数据可视化带来了道德和分析上的挑战。被称为数据科学家的数据科学领域和实践者有助于应对这一挑战。
数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化、探索性数据分析和统计图形密切相关。自2000年以来，数据可视化已经成为科学与信息可视化相结合的一个活跃的研究、教学和开发领域。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅是传达清晰，更是激发受众的参与和关注。
从哪本书开始学习Python比较好？
如果是基本的，我想找一个在线网站学习如何开始是可以的。如果你想系统地学习，我建议从不同的方向学习会更有效率。例如下面三个，分别为安全域、数据分析、网络爬虫等。如果是游戏指导或机器学习，找另一个。。
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