python spark数据分析 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。

学Python一定要会算法吗？

开始时，您不必很好地学习算法。但是随着技术的发展，仍然需要算法，否则只能做一些工作。

1. 学好软件开发离不开计算机理论基础，比如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等，如果你喜欢这项技术，那就不是问题。先开始，你可以弥补。

2. 算法是软件开发的灵魂。好的算法写不出好的程序。

3. 如何学习算法，首先选择经典算法教材。基本的可以从数据结构中学习，其中包含一些基本的算法，然后再学习特殊的算法（实际上，在数据结构领域学习算法一般就足够了）。为了吸引网络论坛的关注，有很多简单的算法。大多数算法都是C语言，但是语言在算法层次上是相互联系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 万事开头难。只要你开始，剩下的就是慢慢操作这项技术。该算法在实际应用中是最快、最强的。

我希望它能帮助你

~]。作为研究生，你用Python编写算法。我认为你想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。

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？

兄弟，我比你晚了一年。我是全日制文科中专毕业生，函授学院文科，自学计算机本科。联系FOXBASE，汇编，C语言，C，Java，python。用FOXBASE开发了图书馆管理软件，用Java开发了学生体质测量数据处理软件。本来我打算在学习Python的时候用Python来开发学生的体测数据处理软件，但是时间很短，而且听说Python的效率比Java低，所以我就用Java来代替。我认为学习Python比Java简单，我基本上可以同时学习和使用Python，因为它的语法接近自然语言。在开发了学生身体测量数据处理软件之后，我不想使用Java。一是软件的图形界面不够美观；二是运行速度不如C和C，尤其是第一次打开时。而且，语言太繁琐了。当一个小程序发布时，它需要打包超过1亿个虚拟机。现在我改用汇编语言，用最简单的语言深入到计算机的底层。我计划开发计算机病毒和安全。有了组装的基础，将来应该更容易转移到嵌入式开发。

本人96年初中毕业，现在想做it行业，php和Python哪个有前景？

对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转用Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。

首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。

那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。

Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。

好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？

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