python儀表盤

❶ python和r語言的區別是什麼

在從事數據分析行業中，我們都會從R與Python當中進行選擇，但是，從這兩個異常強大、靈活好用的數據分析語中選擇，卻是非常難以選擇的。

為了讓大家能選擇出更適合自己的語言，我們將兩種語言進行簡單的對比。

Stack Overflow趨勢對比

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上圖顯示了自從2008年(Stack Overflow 成立)以來，這兩種語言隨著時間的推移而發生的變化。

R和Python在數據科學領域展開激烈競爭，我們來看看他們各自的平台份額，並將2016與2017年進行比較：

我們再從適用場景、任務、數據處理能力、開放環境來分析：

適用場景

R適用於數據分析任務需要獨立計算或單個伺服器的應用場景。Python作為一種粘合劑語言，在數據分析任務中需要與Web應用程序集成或者當一條統計代碼需要插入到生產資料庫中時，使用Python更好。

任務

在進行探索性統計分析時，R勝出。它非常適合初學者，統計模型僅需幾行代碼即可實現。Python作為一個完整而強大的編程語言，是部署用於生產使用的演算法的有力工具。

數據處理能力

有了大量針對專業程序員以及非專業程序員的軟體包和庫的支持，不管是執行統計測試還是創建機器學習模型，R語言都得心應手。

Python最初在數據分析方面不是特別擅長，但隨著NumPy、Pandas以及其他擴展庫的推出，它已經逐漸在數據分析領域獲得了廣泛的應用。

開發環境

對於R語言，需要使用R Studio。對於Python，有很多Python IDE可供選擇，其中Spyder和IPython Notebook是最受歡迎的。

R 和 Python 詳細對比

R和Python之間有很強的關聯，並且這兩種語言日益普及，很難說選對其一，事實上日常用戶和數據科學家可以同時利用這兩種語言。

❷ python pyecharts怎麼顯示

echarts是什麼？下面是來自官方的介紹：
ECharts，縮寫來自Enterprise Charts，商業級數據圖表，一個純Javascript的圖表庫，可以流暢的運行在PC和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底層依賴輕量級的Canvas類庫ZRender，提供直觀，生動，可交互，可高度個性化定製的數據可視化圖表。創新的拖拽重計算、數據視圖、值域漫遊等特性大大增強了用戶體驗，賦予了用戶對數據進行挖掘、整合的能力。
支持折線圖（區域圖）、柱狀圖（條狀圖）、散點圖（氣泡圖）、K線圖、餅圖（環形圖）、雷達圖（填充雷達圖）、和弦圖、力導向布局圖、地圖、儀表盤、漏斗圖、事件河流圖等12類圖表，同時提供標題，詳情氣泡、圖例、值域、數據區域、時間軸、工具箱等7個可交互組件，支持多圖表、組件的聯動和混搭展現。
作為網路開源的工具，個人覺得這個是難得的良心之作，哈哈哈。
用法
使用echarts還是需要一定的前端知識，這里介紹一個python包–pyecharts，利用幾行代碼輕松生成echarts風格的圖表。
安裝
pip install pyecharts12

實例
from pyecharts import Bar

attr = ["{}month".format(i) for i in range(1, 13)]
attr = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
v1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
v2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]
bar = Bar("Bar chart", "precipitation and evaporation one year")
bar.add("precipitation", attr, v1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.add("evaporation", attr, v2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.render()

❸ 如何選擇正確的數據可視化工具

下面，就為大家推薦幾款熱門的可視化工具：

VARCHART XGantt

甘特圖控制項VARCHART XGantt讓您能夠以橫道圖、柱狀圖的形式來編輯、列印以及圖形化的表示您的數據，它能在幾分鍾之內實現您想要的甘特圖開發，而且只需要通過簡單設計模式下的屬性頁配置，您可以不寫一行代碼就能快速的讓VARCHART XGantt控制項適應您的客戶的各種需求，其強大的功能可與Microsoft的project系列產品媲美。

選擇正確的可視化工具,VARCHART XGantt
AnyChart

AnyChart是基於Flash/JavaScript (HTML5) 的圖表控制項。使用AnyChart控制項，可創建跨瀏覽器和跨平台的互動式圖表和儀表。AnyChart 圖表目前已被很多知名大公司所使用，可用於儀表盤、報表、數據分析、統計學、金融等領域。

AnyChart 可以被用於Web、桌面和移動應用程序，AnyChart 可運行於當前PC和Mac上所有主流的瀏覽器，如：Chrome, Safari, Firefox, Internet Explorer 和 Opera，並且可用於所有移動平台(Android (2.2+) 和 iOS (iPhone, iPad, iPod Touch). )上的主流瀏覽器。

如何選擇正確的可視化工具,AnyChart
Dundas Dashboard

Dundas Dashboard基於Web的功能齊全的商業儀錶板平台，能快速開發可定製、互動式的儀表盤。無論您是利用現有的BI基礎架構/應用程序或者啟動一個從 無到有的獨立項目，Dundas為創建/開發復雜的數字儀表盤和使用戶迅速而簡單的獲得強大的功能而提供業界最具成本效益的平台。它擁有很多亮點，如業界 首創互動式的HTML5移動界面和廣泛支持MapRece、靈活的數據可視化、支持連接到任何數據源等。

如何選擇正確的數據可視化工具,Dundas Dashboard
Visifire for Silverlight/WPF

Visifire是一款WPF&Silverlight圖表控制項，使用visifire可創建移動，Web和桌面應用程序的動態圖表。 Visifire 圖表控制項還能嵌入到任何web頁面。Visifire獨立的伺服器端技術能夠與ASP, ASP.Net, SharePoint, PHP, JSP, ColdFusion, Python, Ruby或者簡單的HTML一起使用。

如何選擇正確的數據可視化工具,Visifire for Silverlight
Iocomp ActiveX/VCL

被全球1000多家企業所使用的ActiveX/VCL工控儀表控制項。Iocomp ActiveX/VCL 是一套用於工業控制的儀表盤控制項，適用於 ActiveX 或 VCL 開發環境。Iocomp 工業儀表盤控制項包（VCL版）包括多種用來創建專業的儀表和測量、工業控制、工業監控等相關的應用程序的控制項包，包括儀表盤控制項、開關控制項、 實時曲線控制項、LED燈控制項等等。Iocomp ActiveX/VCL已被全球1000多家企業所使用，它具備實時、高速、專業的優勢。 Iocomp ActiveX/VCL一共有四個版本：標准版(standard)、專業版(Pro)、繪圖版(Plot)、終極版(Ultimate)。

如何選擇正確的數據可視化工具,Iocomp ActiveX/VCL

❹ python數據分割

str='124,ad,"33,412"'
st=''
foriinstr:
i=i.strip('"')
st+=i
stt=''.join(st)
sttt=''.join(stt[0:9]+stt[10:])
list=sttt.split(',')
print(list)

結果：['124', 'ad', '33412']

❺ 常用的大數據分析軟體有哪些

數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。

❻ python是如何被開發的

本文出自《Python高手之路》中的Doug Hellmann訪談。

我曾經有幸和Doug Hellmann一起工作過數月。他在DreamHost是一位非常資深的軟體開發工程師，同時他也是OpenStack項目的貢獻者。他發起過關於Python的網站Python Mole of the Week（），也出版過一本很有名的Pyhton書The Python Standard Library By Example（），同時他也是Python的核心開發人員。我曾經咨詢過Doug關於標准庫以及庫的設計與應用等方面的問題。
當你從頭開發一個Python應用時，如何邁出第一步呢？它和開發一個已有的應用程序有什麼不同？
從抽象角度看步驟都差不多，但是細節上有所不同。相對於對比開發新項目和已有項目，我個人在對應用程序和庫開發的處理方式上有更多的不同。
當我要修改已有代碼時，特別是這些代碼是其他人創建的時，起初我需要研究代碼是如何工作的，我需要改進哪些代碼。我可能會添加日誌或是輸出語句，或是用pdb，利用測試數據運行應用程序，以便我理解它是如何工作的。我經常會做一些修改並測試它們，並在每次提交代碼前添加可能的自動化測試。
創建一個新應用時，我會採取相同的逐步探索方法。我先創建一些代碼，然後手動運行它們，在這個功能可以基本調通後，再編寫測試用例確保我已經覆蓋了所有的邊界情況。創建測試用例也可以讓代碼重構更容易。
這正是smiley（）的情況。在開發正式應用程序前，我先嘗試用Python的trace API寫一些臨時腳本。對於smiley我最初的設想包括一個儀表盤並從另一個運行的應用程序收集數據，另一部分用來接收通過網路發送過來的數據並將其保存。在添加幾個不同的報告功能的過程中，我意識到重放已收集的數據的過程和在一開始收集數據的過程基本是一樣的。於是我重構了一些類，並針對數據收集，資料庫訪問和報告生成器創建了基類。通過讓這些類遵循同樣的API使我可以很容易地創建數據收集應用的一個版本，它可以直接將數據寫入資料庫而無需通過網路發送數據。
當設計一個應用程序時，我會考慮用戶界面是如何工作的，但對於庫，我會專注於開發人員如何使用其API。通過先寫測試代碼而不是庫代碼，可以讓思考如何通過這個新庫開發應用程序變得更容易一點兒。我通常會以測試的方式創建一系列示常式序，然後依照其工作方式去構建這個庫。
我還發現，在寫任何庫的代碼之前先寫文檔讓我可以全面考慮功能和流程的使用，而不需要提交任何實現的細節。它還讓我可以記錄對於設計我所做出的選擇，以便讀者不僅可以理解如何使用這個庫，還可以了解在創建它時我的期望是什麼。這就是我用在stevedore上的方法。
我知道我想讓stevedore能夠提供一組類用來管理應用程序的插件。在設計階段，我花了些時間思考我見過的使用插件的通用模式，並且寫了幾頁粗略的文檔描述這些類應該如何使用。我意識到，如果我在類的構造函數中放最復雜的參數，方法map()幾乎是可互換的。這些設計筆記直接寫進了stevedore官方文檔的簡介里，用來解釋在應用程序中使用插件的不同模式和准則。
將一個模塊加入Python標准庫的流程是什麼？
完整的流程和規范可以在Python Developer's Guide（）中找到。
一個模塊在被加入Python標准庫之前，需要被證明是穩定且廣泛使用的。模塊需要提供的功能要麼是很難正確實現的，要麼是非常有用以至於許多開發人員已經創建了他們自己不同的變種。API應該非常清晰並且它的實現不能依賴任何標准庫之外的庫。
提議一個新模塊的第一步是在社區通過python-ideas郵件列表非正式地了解一下大家對此的感興趣程度。如果回應很積極，下一步就是創建一個Python增強提案（PythonEnhancement Proposal，PEP），它包括添加這個模塊的動因，以及如何過渡的一些實現細節。
因為包的管理和發現工作已經非常穩定了，尤其是pip和Python Package Index（PyPI），因此在標准庫之外維護一個新的庫可能更實用。單獨的發布使得對於新功能和bug修復（bugfix）的更新可以更頻繁，對於處理新技術或API的庫來說這尤其重要。
標准庫中的哪三個模塊是你最想人們深入了解並開始使用的？
最近我做了許多關於應用程序中動態載入擴展方面的工作。我使用abc模塊為那些作為抽象基類進行的擴展定義API，以幫助擴展的作者們了解API的哪些方法是必需的，哪些是可選的。抽象基類已經在其他一些語言中內置了，但我發現很多Python程序員並不知道Python也有。
bisect模塊中的二分查找演算法是個很好的例子，一個廣泛使用但不容易正確實現的功能，因此它非常適合放到標准庫中。我特別喜歡它可以搜索稀疏列表，且搜索的值可能並不在其中。
collections模塊中有許多有用的數據結構並沒有得到廣泛使用。我喜歡用namedtuple來創建一些小的像類一樣的數據結構來保存數據但並不需要任何關聯邏輯。如果之後需要添加邏輯的話，可以很容易將namedtuple轉換成一個普通的類，因為namedtuple支持通過名字訪問屬性。另一個有意思的數據結構是ChainMap，它可以生成良好的層級命名空間。ChainMap能夠用來為模板解析創建上下文或者通過清晰的流程定義來管理不同來源的配置。
許多項目（包括OpenStack）或者外部庫，會在標准庫之上封裝一層自己的抽象。例如，我特別想了解對於日期/時間的處理。對此你有什麼建議嗎？程序員應該堅持使用標准庫，還是應該寫他們自己的函數，切換到其他外部庫或是開始給Python提交補丁？
所有這些都可以。我傾向於避免重復造輪子，所以我強烈主張貢獻補丁和改進那些能夠用來作為依賴的項目。但是，有時創建另外的抽象並單獨維護代碼也是合理的，不管在應用程序內還是作為一個新的庫。
你提到的例子中，OpenStack里的timeutils模塊就是對Python的datetime模塊的一層很薄的封裝。大部分功能都簡短且簡單，但通過將這些最常見的操作封裝為一個模塊，我們可以保證它們在OpenStack項目中以一致的方式進行處理。因為許多函數都是應用相關的，某種意義上它們強化了一些問題決策，例如，字元串時間戳格式或者「現在」意味著什麼，它們不太適合作為Python標准庫的補丁或者作為一個通用庫發布以及被其他項目採用。
與之相反，我目前正致力於將OpenStack的API服務項目從早期創建時使用的WSGI框架轉成採用一個第三方Web開發框架。在Python中開發WSGI應用有很多選擇，並且當我們可能需要增強其中一個以便其可以完全適應OpenStack API伺服器的需要時，將這些可重用的修改貢獻對於維護一個「私有的」框架似乎更可取。
當從標准庫或其他地方導入並使用大量模塊時，關於該做什麼你有什麼特別的建議嗎？
我沒有什麼硬性限制，但是如果我有過多的導入時，我會重新考慮這個模塊的設計並考慮將其拆到一個包中。與上層模塊或者應用程序模塊相比，對底層模塊的這種拆分可能會發生得更快，因為對於上層模塊我期望將更多片段組織在一起。
關於Python 3，有什麼模塊是值得一提而且能令開發人員有興趣深入了解的？
支持Python 3的第三方庫的數量已經到了決定性的時刻。針對Python 3開發新庫或應用程序從未如此簡單過，而且幸虧有3.3中加入的兼容性功能使同時維護對Python 2.7的支持也很容易。主要的Linux發行版正在致力於將Python 3默認安裝。任何人要用Python創建新項目都應該認真考慮對Python 3的支持，除非有尚未移植的依賴。目前來說，不能運行在Python 3上的庫基本會被視為「不再維護」。
許多開發人員將所有的代碼都寫入到應用程序中，但有些情況下可能有必要將代碼封裝成一個庫。關於設計、規劃、遷移等，做這些最好的方式是什麼？
應用程序就是「膠水代碼」的集合用來將庫組織在一起完成特定目的。起初設計時可以將這些功能實現為一個庫，然後在構建應用程序時確保庫的代碼能夠很好地組織到邏輯單元中，這會讓測試變得更簡單。這還意味著應用程序的功能可以通過庫進行訪問，並且能夠被重新組合以構建其他應用程序。未能採用這種方法的話意味著應用程序的功能和用戶界面的綁定過於緊密，導致很難修改和重用。
對於計劃開始構建自己的Python庫的人們有什麼樣的建議呢？
我通常建議自頂向下設計庫和API，對每一層應用單一職責原則（Single Responsibility Principle，SRP）（）這樣的設計准則。考慮調用者如何使用這個庫，並創建一個API去支持這些功能。考慮什麼值可以存在一個實例中被方法使用，以及每個方法每次都要傳入哪些值。最後，考慮實現以及是否底層的代碼的組織應該不同於公共API。
sqlAlchemy是應用這些原則的絕好例子。聲明式ORM、數據映射和表達式生成層都是單獨的。開發人員可以自行決定對於API訪問的正確的抽象程度，並基於他們的需求而不是被庫的設計強加的約束去使用這個庫。
當你隨機看Python程序員的代碼時遇到的最常見的編程錯誤是什麼？
Python的習慣用法和其他語言的一個較大的不同在於循環和迭代。例如，我見過的最常見的反模式是使用for循環過濾一個列表並將元素加入到一個新的列表中，然後再在第二個循環中處理這個結果（可能將列表作為參數傳給一個函數）。我通常建議將過濾循環改成生成器表達式，因為生成器表達式，更有效也更容易理解。列表的組合也很常見，以便它們的內容可以以某種方式一起被處理，但卻沒有使用itertools.chain()。
還有一些我在代碼評審時給出的更細小的建議，例如，使用dict()而不是長的if:then:else塊作為查找表，確保函數總是返回相同的類型（如一個空列表而不是None），通過使用元組和新類將相關的值合並到一個對象中從而減少函數的參數，以及在公共API中定義要使用的類而不是依賴於字典。
有沒有關於選擇了一個「錯誤」的依賴的具體的例子是你親身經歷或目睹過的？
最近，我有個例子，pyparsing（）的一個新發布取消了對Python 2的支持，這給我正在維護的一個庫帶來了一點兒小麻煩。對pyparsing的更新是個重大的修改，而且是明確標識成這樣的，但是因為我沒有在對cliff（）的設置中限制依賴版本號，所以pyparsing的新發布給cliff的用戶造成了問題。解決方案就是在cliff的依賴列表中對Python 2和Python 3提供不同的版本邊界。這種情況突顯了理解依賴管理和確保持續集成測試中適當的測試配置的重要性。
你怎麼看待框架？
框架像任何工具類型一樣。它們確實有幫助，但在選擇框架時要特別謹慎，應確保它能夠很好地完成當前的工作。
通過抽取公共部分到一個框架中，你可以將你的開發精力專注於應用中獨特的方面。通過提供許多類似運行在開發模式或者寫一個測試套件這樣的引導代碼，它們還可以幫你讓一個應用程序迅速達到一個可用的狀態而不是從頭開發。它們還可以激勵你在應用程序開發過程中保持一致，這意味著最終你的代碼將更易於理解且更可重用。
雖然使用框架時還有其他一些潛在的缺點需要注意。決定使用某個特定框架通常能夠反映應用程序本身的設計。如果設計的限制不能從根本上符合應用程序的需求，那麼選擇錯誤的框架會令應用的實現變得更難。如果你試著使用與框架建議不同的模式或慣用方式，你最終將不得不同框架做斗爭。

❼ python常用的資料庫有哪些

主流的關系型資料庫：

1. MySQL：目前使用最廣泛的開源、多平台的關系型資料庫，支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范。

2. SQL Server：支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范，屬於商業軟體，需要注意版權和licence授權費用。

3. Oracle：支持事務，符合關系型資料庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，功能最強大、最復雜、市場佔比最高的商業資料庫。

4. Postgresql：開源、多平台、關系型資料庫，功能最強大的開源資料庫，需要Python環境，基於postgresql的time
scaleDB，是目前比較火的時序資料庫之一。

非關系型資料庫

Redis：開源、Linux平台、key-value鍵值型nosql資料庫，簡單穩定，非常主流的、全數據in-momory，定位於快的鍵值型nosql資料庫。

Memcaced：一個開源的、高性能的、具有分布式內存對象的緩存系統，通過它可以減輕資料庫負載，加速動態的web應用。

面向文檔資料庫以文檔的形式存儲，每個文檔是一系列數據項的集合，每個數據項有名稱與對應的值，主要產品有：

MongoDB：開源、多平台、文檔型nosql資料庫，最像關系型資料庫，定位於靈活的nosql資料庫。適用於網站後台資料庫、小文件系統、日誌分析系統。

❽ Python中數據模塊化你不容錯過的庫！

1、Scikit Learn

在沉溺於「深度學習」之前，所有人都應當從使用Scikit Learn來開啟自己的機器學習之旅。Scikit Learn有六大主要模塊，如下：

· 數據預處理

· 維度縮減

· 數據回歸

· 數據分類

· 數據聚類分析

· 模型選擇

只要能用好Scikit Learn，就已經算得上是一名優秀的數據科學家了。

2、Tensorflow

Tensorflow是由谷歌推出的開源機器學習庫。它最受歡迎的功能便是Tensorboard上的數據流圖像。

Tensorboard是一個基於網頁自動生成的儀表盤，它將數據學習流和結果進行了可視化處理，這一功能對於排錯和展示都十分有用。

3、PyTorch

PyTorch是由Facebook發布的一個開源庫，用作Python的公用機器學習框架。與Tensorflow相比，PyTorch的語句更加適用於Python。正因此，學習使用PyTorch也更加容易。

作為一個專注於深度學習的庫，PyTorch還具有非常豐富的應用程序介面函數和內置函數來協助數據科學家更加快捷地訓練自己的深度學習模型。

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