會(huì)用Excel，真的需要再學(xué)Python嗎？雖然這種方法可以快速高效地產(chǎn)生結(jié)果，但您基本上可以遵循規(guī)則，因?yàn)槟褂迷O(shè)計(jì)良好的組件。遇到問題時(shí)，不能向下推組件并重建它們。您只能替換其他組件或更改組合方法

會(huì)用Excel，真的需要再學(xué)Python嗎？

雖然這種方法可以快速高效地產(chǎn)生結(jié)果，但您基本上可以遵循規(guī)則，因?yàn)槟褂迷O(shè)計(jì)良好的組件。遇到問題時(shí)，不能向下推組件并重建它們。您只能替換其他組件或更改組合方法；

而且，您不能使用大量數(shù)據(jù)，因?yàn)镋xcel的邏輯關(guān)系太弱，就像構(gòu)建塊一樣。如果你建的很高，它會(huì)倒塌。處理萬級(jí)數(shù)據(jù)有點(diǎn)困難，所以Excel不能用來建高層建筑。畢竟，世界上沒有用積木建造的高樓。

從數(shù)據(jù)分析的角度看，Excel的可視化效果較差，數(shù)據(jù)采集無法與Python相比。這不是Excel的特長，但是Excel在數(shù)理統(tǒng)計(jì)方面的表現(xiàn)還是很好的

所以當(dāng)數(shù)據(jù)量比較小的時(shí)候，你想快速得到結(jié)果，而且邏輯關(guān)系簡單，Excel很香

！缺點(diǎn)是您需要能夠做任何事情。你需要能夠建造墻壁，建造和繪制圖紙。自然比excel難學(xué)

從效率上講，處理簡單的問題肯定比excel差，但面對(duì)復(fù)雜的問題，Python的優(yōu)勢可以凸顯

有了這堆原材料，你不僅可以建造高樓，還可以建造飛機(jī)，船和火箭頭，所以人們說，Python是一種通用語言，它可以做任何事情，除了生孩子

另一點(diǎn)是，Python是開源的，至少比matlab（深執(zhí)迷）好得多

從數(shù)據(jù)分析的角度來看，Python絕對(duì)比excel、數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析、可視化都比excel好，當(dāng)然這只是為了數(shù)據(jù)分析

當(dāng)數(shù)據(jù)量大，邏輯關(guān)系復(fù)雜時(shí)，Python是最佳的解決方案

]PS:

當(dāng)然VBA也說了，其實(shí)我覺得VBA和Python的學(xué)習(xí)難度相差不大，但是太難用了。讓我們看看個(gè)人的具體需求。具體區(qū)別在這里不詳細(xì)

不要綁定外鍵，用程序來保證一致性，也不要加快編寫速度如果用Python作為業(yè)務(wù)系統(tǒng)，可以緩存一些查詢結(jié)果來滿足大多數(shù)場景的需要

作為研究生，如果用Python寫算法，我認(rèn)為你應(yīng)該發(fā)展大數(shù)據(jù)和人工智能。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸式發(fā)展，Python變得越來越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以從以下幾點(diǎn)開始

！Apache spark是一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架，計(jì)算速度快，使用方便，支持復(fù)雜分析，有可能取代MapReduce。

盡管Python在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方面有很好的應(yīng)用，但Python有一個(gè)很大的缺陷。它不支持分布式計(jì)算，但這并不重要。Spark提供了一個(gè)優(yōu)秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式計(jì)算和流計(jì)算方面有了很大的改進(jìn)。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集與Python中panda的數(shù)據(jù)幀非常相似，可以很容易地相互轉(zhuǎn)換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數(shù)據(jù)集的能力。

Python有許多強(qiáng)大的web后端框架，如Django、flash等。學(xué)習(xí)這一點(diǎn)可以鞏固Python的基礎(chǔ)，并使用Python的高級(jí)用法，如裝飾器、類、魔術(shù)方法、數(shù)據(jù)庫等。

您不能總是在一臺(tái)機(jī)器上使用該型號(hào)。您可以在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計(jì)算。學(xué)習(xí)這兩個(gè)方面，不僅可以提高python的水平，也可以讓你在未來的大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域發(fā)力。

python處理百萬級(jí)數(shù)據(jù)如何提高檢索速率？

當(dāng)您問這個(gè)問題時(shí)，您可能主要懷疑Python的性能。事實(shí)上，Python的許多更好的模塊都是用C語言編寫的，例如，numpy是一個(gè)常用的Python數(shù)值計(jì)算庫，它是用C語言實(shí)現(xiàn)的，而且計(jì)算機(jī)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。作為人工智能產(chǎn)品開發(fā)中最流行的編程語言，人工智能相關(guān)產(chǎn)品的開發(fā)自然離不開大數(shù)據(jù)的支持，因此Python能否進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)值計(jì)算，毋庸置疑。

作為一名研究生，除了可以用python寫各種算法之外，還應(yīng)該如何提高自己的python水平？

Python是一種計(jì)算機(jī)編程語言。Python的設(shè)計(jì)理念強(qiáng)調(diào)代碼的可讀性和簡潔的語法。Python允許開發(fā)人員用比C或Java更少的代碼來表達(dá)想法。

大數(shù)據(jù)技術(shù)包括但不限于：科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理和處理。

許多開源科學(xué)計(jì)算軟件包都提供Python接口，如著名的計(jì)算機(jī)視覺庫opencv、三維可視化庫VTK、醫(yī)學(xué)圖像處理庫ITK。

有更多專門針對(duì)Python的科學(xué)計(jì)算擴(kuò)展庫，如numpy、SciPy和Matplotlib，它們?yōu)镻ython提供了快速的數(shù)組處理、數(shù)值運(yùn)算和繪圖功能。

因此，由Python語言及其眾多擴(kuò)展庫組成的開發(fā)環(huán)境非常適合工程技術(shù)、科研人員處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、制作圖表，甚至開發(fā)科學(xué)計(jì)算應(yīng)用。

這就是為什么Python廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域以及它們之間的關(guān)系。

簡而言之，Python易于使用。許多第三方庫使Python具有許多部分。其他語言正忙于構(gòu)建輪子。蟒蛇可以直接造車。