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python運行速度快嗎 操控excel,選擇Python還是vba?

操控excel,選擇Python還是vba?對于大量數(shù)據(jù),建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。當數(shù)據(jù)沒有分割,計算機配置不高時,會出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后,如果內(nèi)存沒有釋放,電腦也

操控excel,選擇Python還是vba?

對于大量數(shù)據(jù),建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。當數(shù)據(jù)沒有分割,計算機配置不高時,會出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后,如果內(nèi)存沒有釋放,電腦也會多用一卡通。VBA一般啟動兩個CPU核進行數(shù)據(jù)計算,運算效率較低?,F(xiàn)在微軟已經(jīng)停止了VBA的更新,建議大家學習python更方便。如果只操作excel,兩種學習難度相差不大,但是Python會有更好的發(fā)展空間

還有一種更方便的方法,那就是使用power Bi的三個組件進行數(shù)據(jù)處理,使用power query進行數(shù)據(jù)處理,使用PowerPivot進行分析查看的優(yōu)勢數(shù)據(jù)可視化是指學習周期短,數(shù)據(jù)可以自動刷新,啟動速度較快。使用這種方法,效率可能比excel快,但速度仍然不如python快。當然,為了能夠長久的持續(xù)下去,建議大家學習python,但是起步周期會比較長

覺得你問這個問題的時候,可能主要是懷疑python其實python很多比較好的模塊都是用C寫的,比如,numpy是一個常用的Python數(shù)值計算庫,它是用C語言實現(xiàn)的,而且計算機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能否進行大規(guī)模的數(shù)值計算,毋庸置疑。

Python能否進行大規(guī)模數(shù)值計算?

使用python,我對python的使用有一些個人的看法:

1.2017人工智能(包括科學計算)流行了一年,python的用戶數(shù)量大大增加,這是大勢所趨。

2. Python的開發(fā)效率遠遠高于其他高級語言。例如,1000行C語言代碼、100行Java代碼和20行Python代碼就足以說明Python的開發(fā)效率。

3. Python的第三方庫非常豐富,你會發(fā)現(xiàn)只要你想大部分的東西都被打包了庫,比如numpy數(shù)值計算,Matplotlib,一個類似Matlab的庫,用于繪圖,panda文件操作庫,這些庫都會在科學計算中常用。

像python這樣運行底層編程語言很費時,所以我們不能在任何地方使用python來實現(xiàn)它。

以上是我的觀點。

做科學計算用Python還是MATLAB?

對于那些使用了多種開發(fā)語言(Java、C#、nodejs、Erlang)然后轉用Python進行機器學習的人,我想談談我的看法。

首先,Python真的很慢嗎?我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢?如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù),兩個數(shù)量級的差異是不可接受的。但是,如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數(shù)以億計的數(shù)據(jù),Python只會循環(huán)十幾次,剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關緊要?一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數(shù)據(jù)拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數(shù)據(jù),借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算,gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此,它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數(shù)據(jù)處理和機器學習任務。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能,代碼只有CPP或Java的三分之一或更少,不是很吸引人嗎?

Python語言其實很慢,為什么機器學習這種快速算法步驟通常還是用呢?

開始時,您不必很好地學習算法。但是隨著技術的發(fā)展,仍然需要算法,否則只能做一些工作。

1. 學好軟件開發(fā)離不開計算機理論基礎,比如數(shù)據(jù)結構、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡技術、算法研究等,如果你喜歡這項技術,那就不是問題。先開始,你可以彌補。

2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學習算法,首先選擇經(jīng)典算法教材?;镜目梢詮臄?shù)據(jù)結構中學習,其中包含一些基本的算法,然后再學習特殊的算法(實際上,在數(shù)據(jù)結構領域學習算法一般就足夠了)。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站,為了吸引眼球,它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語言,但是語言在算法層次上是相互聯(lián)系的,因此理解算法模型是最重要的。

4. 只要我們從技術開始,一切都是困難的。該算法在實際應用中是最快、最強的。

我希望我能幫助你