学Python前途如何，带你了解Python的优势

自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。今天就带大家一起看看学Python的优势！Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库。我相信任何使用过Python的开发人员都会认同它的运行速度、可靠性以及效率。你可以在各种环境下使用或者部署Python，它只会有可忽略不计的性能损失。再次强调，因为Python的多样性，意味着你可以横跨多个领域，绝不仅限于Web开发、桌面程序、移动应用，甚至包含硬件开发等。Python是人工智能的开发语言，现在学习Python，是你最好的时机。

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我们为它搭配了一款自主研发的扩展板，增加了丰富的电子模块，功能更加强大，更有利于用户的学习。

Java和Python现在都挺火，我应该怎么选？

Java 和 Python 一直都是两种很火很强大的编程语言，对于刚开始起步学习编程的同学来说，会迷惑且最经常问的问题是，我该学Java 还是 Python，是不是 Python 容易学，或是应该先学什么编程语言等等这样的问题。如果一个不懂2，3门编程语言的人，或者很少使用到Java或者Python，来告诉你Java好还是Python好，这是赤裸裸的不负责任。Java被公认为世界上最好的编程语言之一，它在过去20年间的使用情况就是最好的证明。世界上累计有150亿台设备运行Java，全球Java开发者的数量超过1000万人，Java程序员更是进可攻前端，退可守后端。Java源自C和C++的技术体系，于1995年推出，定位于给专门的程序员设计大型的复杂分布式应用而设计。但当Python进入大众眼中的同时，Java也并未受到任何影响。

数据专家必知必会的 7 款 Python 工具

如果你有志于做一个数据专家，你就应该保持一颗好奇心，总是不断探索，学习，问各种问题。在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步，但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。我咨询了我们真正的数据专家，收集整理了他们认为所有数据专家都应该会的七款 Python 工具。The Galvanize Data Science 和 GalvanizeU 课程注重让学生们花大量的时间沉浸在这些技术里。当你找第一份工作的时候，你曾经投入的时间而获得的对工具的深入理解将会使你有更大的优势。下面就了解它们一下吧：。IPython 提供了如下特性:. Spark 中第二个吸引人的地方在并行操作中变量的共享。

Python数据分析工具介绍

1) NumPy：全称Numerical Python，是Python科学计算的基础包。① 快速高效的多维数组对象ndarray;②用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数;④ 线性代数运算，傅里叶变换，以及随机数生成;⑤ 用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具。此外，用低级语言编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。2) Pandas：名字源自于Panel Data和Python Data Analysis。提供了快速便捷的处理结构化数据的大量数据结构和函数，它是使Python称为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。用得较多的数据对象是DataFrame。3) matplotlib：最流行的绘制数据图表的Python库。NumPy和SciPy的有机结合完全可以取代Matlab的计算功能。