python一般用來做什么？謝謝邀請(qǐng):python作為現(xiàn)在一門非常火的語言，它的運(yùn)用場(chǎng)景非常的廣泛，其實(shí)很多開發(fā)語言都可以用在不同的領(lǐng)域做開發(fā).python并不為特定目的而產(chǎn)生。不過它就是一個(gè)通用的腳

python一般用來做什么？

謝謝邀請(qǐng):python作為現(xiàn)在一門非?；鸬恼Z言，它的運(yùn)用場(chǎng)景非常的廣泛，其實(shí)很多開發(fā)語言都可以用在不同的領(lǐng)域做開發(fā).python并不為特定目的而產(chǎn)生。不過它就是一個(gè)通用的腳本語言，也被稱做膠水語言，膠水是指，python借助C語言接口，幾乎可以驅(qū)動(dòng)所有已知的軟件，模塊。 只要我們用到的，通常你都能找到一個(gè)開源的庫。安裝后就可以驅(qū)動(dòng)它。無論是數(shù)據(jù)庫，網(wǎng)絡(luò)，互聯(lián)網(wǎng)，圖形，游戲，科學(xué)計(jì)算，GUI，OA，自動(dòng)控制，甚至宇航員都在用。

我們現(xiàn)在就只說python，python可以用來做:

1.系統(tǒng)編程2.圖形處理3.數(shù)學(xué)處理4.文本處理5.數(shù)據(jù)庫編程6.網(wǎng)絡(luò)編程7.Web編程8.多媒體應(yīng)用9.pymo引擎10.黑客編程11.用Python寫簡單爬蟲12:人工智能.

看到這么多運(yùn)用場(chǎng)景是不是覺得非常厲害..但是python通常不作為工程語言出現(xiàn)。就是正規(guī)的軟件生產(chǎn)不使用它。主要用java， c#， xml， c。至于為什么，這是軟件工程的需要。python不具有完整的語法檢查。

但這也不影響python現(xiàn)在的地位，很多人加入python大軍，因?yàn)槿腴T快，簡單，學(xué)習(xí)成本相對(duì)低，他有很豐富的支持庫可以被直接調(diào)用以高效地完成不同需求的工作.

要知道，google最早的搜索引擎就是python寫的.

希望我的回答能幫助到你.我是bang-bang ，特長軟件開發(fā).

學(xué)Python一定要會(huì)算法嗎？

剛開始入門時(shí)，不是必須學(xué)好算法的。但是隨著技術(shù)的深入，算法還是需要的，不然只能干點(diǎn)"搬磚"的活兒。

1、學(xué)好軟件開發(fā)離不開計(jì)算機(jī)理論基礎(chǔ)，如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等。如果熱愛這門技術(shù)，這些都是不問題，先入門，這些慢慢的都可以補(bǔ)上。

2、關(guān)于算法，它是軟件開發(fā)的靈魂，沒有好的算法寫不出優(yōu)秀的程序。

3、如何學(xué)習(xí)算法，首先選取經(jīng)典算法教材。基礎(chǔ)的可以先從《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》學(xué)起，里面有些基礎(chǔ)算法，然后再去學(xué)專門的算法(其實(shí)把數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)范疇的算法學(xué)好，一般就夠用了)。還有網(wǎng)上有很多論壇，算法網(wǎng)站，為了吸引眼球 一般都做的淺顯易懂。還有大部分算法為c語言，但語言在算法層面都相通的，明白算法模型才是最重要的。

4、萬事開頭難，只要入門，剩下的就是慢慢經(jīng)營這門技術(shù)就行了。算法在實(shí)踐中學(xué)的最快也最牢固。

希望能幫到你

python使用groupby之后怎么給分組之后的列名？

pandas提供了一個(gè)靈活高效的groupby功能，它使你能以一種自然的方式對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行切片、切塊、摘要等操作。根據(jù)一個(gè)或多個(gè)鍵（可以是函數(shù)、數(shù)組或DataFrame列名）拆分pandas對(duì)象。計(jì)算分組摘要統(tǒng)計(jì)，如計(jì)數(shù)、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差，或用戶自定義函數(shù)。對(duì)DataFrame的列應(yīng)用各種各樣的函數(shù)。應(yīng)用組內(nèi)轉(zhuǎn)換或其他運(yùn)算，如規(guī)格化、線性回歸、排名或選取子集等。計(jì)算透視表或交叉表。執(zhí)行分位數(shù)分析以及其他分組分析。 1、首先來看看下面這個(gè)非常簡單的表格型數(shù)據(jù)集（以DataFrame的形式）： 123456789101112 >>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame({"key1":["a"， "a"， "b"， "b"， "a"]，... "key2":["one"， "two"， "one"， "two"， "one"]，... "data1":np.random.randn(5)，... "data2":np.random.randn(5)})>>> df data1 data2 key1 key20 -0.410673 0.519378 a one1 -2.120793 0.199074 a two2 0.642216 -0.143671 b one3 0.975133 -0.592994 b two4 -1.017495 -0.530459 a one 假設(shè)你想要按key1進(jìn)行分組，并計(jì)算data1列的平均值，我們可以訪問data1，并根據(jù)key1調(diào)用groupby： 123 >>> grouped = df["data1"].groupby(df["key1"])>>> grouped