pythonmpipu
Ⅰ python为什么适合大数据
因为方便啊。
在大数据面前,用什么语言开发,执行起来都需要很长时间,都是慢。
那么,执行速度方面已经没有意义了,写起来舒服的好处就凸显出来了。
试想一下,对于一个大数据任务,你用C写的程序要跑两个小时,别人用python写的要跑四个小时,没人会盯首屏幕两个小时,所以一般都会晚上下班时开始跑,第二天早上来看结果。那么,对于一个晚上的时间来说,两个小时和四个小时,是没有差别的,第二天早上你都一样可以看到结果。
在这种情况下,python的方便灵活就比C的艰深晦涩有吸引力了。
Ⅱ 为什么Python适合科学计算
python做科学计算的特点:
1. 科学库很全。
科学库:numpy,scipy。作图:matplotlib。并行:mpi4py。调试:pdb。
2. 效率高。
如果你能学好numpy(array特性,f2py),那么你代码执行效率不会比fortran,C差太多。但如果你用不好array,那样写出来的程序效率就只能呵呵了。所以入门后,请一定花足够多的时间去了解numpy的array类。
3. 易于调试。
pdb是我见过最好的调试工具,没有之一。直接在程序断点处给你一个截面,这只有文本解释语言才能办到。毫不夸张的说,你用python开发程序只要fortran的1/10时间。
4. 其他。
它丰富而且统一,不像C++的库那么杂(好比linux的各种发行版),python学好numpy就可以做科学计算了。python的第三方库很全,但是不杂。python基于类的语言特性让它比起fortran等更加容易规模化开发。
python和老牌科学计算语言fortran相比,有着众多的优势,如果能用f2py接合两者,那是极好的。
Ⅲ 新司机求助 python安装mpi4py模块时出现
1、下载python安装包https://www.python.org/ftp/python/3.5.1/python-3.5.1-amd64.exe 当然,你也可以根据你的需要下载不同版本的python。 2、双击安装程序python-X.X.X.msi 3、选择Install for all users,点击下一步 4、选择安装目录,Python...
Ⅳ python中的temp是什么意思
temp指临时文件夹。
很多临时文件放在这里,用来收藏夹,浏览网页的临时文件,编辑文件等,根据操作的过程进行临时保存的文件技术。
应定期删除各种应用程序在WindowsTemp文件夹中存储的临时文件,以清除上述这些零散的文本。还应删除其子目录中相应的所有文件。虽然很多文件的扩展名为".tmp",但它们其实是完整的DOC文件、HTML文件、甚至是图像文件。
(4)pythonmpipu扩展阅读
其他临时文件夹:
1、suffix:定义文件名的后缀prefix:定义文件名的前缀dir:定义创建临时文件的目录
2、text:布尔值,为true,则文件以文本形式打开模式,否则(默认值)文件将以二进制模式打开
3、mkdtemp(suffix=None,prefix=None,dir=None):调用函数来创建和返回唯一的临时目录。返回值是目录的路径名。
参数与mkstemp相同,只是text参数是不接受。
Ⅳ python能做什么科学计算
python做科学计算的特点:1. 科学库很全。(推荐学习:Python视频教程)
科学库:numpy,scipy。作图:matplotpb。并行:mpi4py。调试:pdb。
2. 效率高。
如果你能学好numpy(array特性,f2py),那么你代码执行效率不会比fortran,C差太多。但如果你用不好array,那样写出来的程序效率就只能呵呵了。所以入门后,请一定花足够多的时间去了解numpy的array类。
3. 易于调试。
pdb是我见过最好的调试工具,没有之一。直接在程序断点处给你一个截面,这只有文本解释语言才能办到。毫不夸张的说,你用python开发程序只要fortran的1/10时间。
4. 其他。
它丰富而且统一,不像C++的库那么杂(好比pnux的各种发行版),python学好numpy就可以做科学计算了。python的第三方库很全,但是不杂。python基于类的语言特性让它比起fortran等更加容易规模化开发。
数值分析中,龙格-库塔法(Runge-Kutta methods)是用于非线性常微分方程的解的重要的一类隐式或显式迭代法。这些技术由数学家卡尔·龙格和马丁·威尔海姆·库塔于1900年左右发明。
龙格-库塔(Runge-Kutta)方法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法,其中包括着名的欧拉法,用于数值求解微分方程。由于此算法精度高,采取措施对误差进行抑制,所以其实现原理也较复杂。
高斯积分是在概率论和连续傅里叶变换等的统一化等计算中有广泛的应用。在误差函数的定义中它也出现。虽然误差函数没有初等函数,但是高斯积分可以通过微积分学的手段解析求解。高斯积分(Gaussian integral),有时也被称为概率积分,是高斯函数的积分。它是依德国数学家兼物理学家卡尔·弗里德里希·高斯之姓氏所命名。
洛伦茨吸引子及其导出的方程组是由爱德华·诺顿·洛伦茨于1963年发表,最初是发表在《大气科学杂志》(Journal of the Atmospheric Sciences)杂志的论文《Deterministic Nonperiodic Flow》中提出的,是由大气方程中出现的对流卷方程简化得到的。
这一洛伦茨模型不只对非线性数学有重要性,对于气候和天气预报来说也有着重要的含义。行星和恒星大气可能会表现出多种不同的准周期状态,这些准周期状态虽然是完全确定的,但却容易发生突变,看起来似乎是随机变化的,而模型对此现象有明确的表述。
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Ⅵ R 和 Python 用于统计学分析,哪个更好
总的概括:R主要在学术界流行,python(numpy scipy)在工程方便比较实用。
R是S(Splus)的开源版本,或者下一代。发源地在新西兰奥克兰。这个软件的统计背景很浓烈。我这里浓烈的意思是,如果你不熟习统计知识(历史)的话,R的帮助文档看起来是很累的。由统计背景的人开发。R的维护组叫CRAN-R。在生物信息方便,有个叫bioconctor的组织,里面有很多生物信息方面可以用的软件包,他们有一套自己维护package系统。
Python是个综合语言(这里特指指CPython解释器),numpy scipy是数值计算的扩展包,pandas是主要用来做数据处理(numpy依赖),sympy做符号计算(类似mathematica?)此外还有一些不太成熟的包如sciki learn,statistical models。成熟度不如R。但是已经到了可用的水平了。是读计算机的人写的统计包。ipython 更新到1.0以后,功能基本完善,其notebook非常强大(感觉就像mathematica)而且还是基于web,在合作分享方面非常好用。
性能:
大家都说R慢,特别是CS的人。其实这里主要是两点:一个R里面数组的调用都是用复制的,二是Rscript慢。三是处理大数据慢。如果R用的好的话,R是不太慢的。具体来说就是Rscript用的少,多用命令,跑点小数据。这样的话,实际在跑的都是背后的fortran和C库。他们都有快二三十年历史了。可谓异常可靠,优化得不能再优化了(指单线程,如果去看源代码挥发先许多莫名的常数,永用了以后精度高速度快!)。比如一个自己编写一个R脚本,loop套loop的那种,那真是想死的心都会有。外加一点,R处理文本文件很慢!
Python归根揭底还是个有解释器的脚本语言,而且有致命伤——GIL,但python最难能可贵的就是它很容易变得更快。比如pypy,cython,或者直接ctypes挂C库。纯python写个原型,然后就开是不断的profiling和加速吧。很轻易可以达到和C一个数量级的速度,但是写程序、调试的时间少了很多。
并行计算:
R v15 之后有了自带的parallel包,用挺轻松的。不过其实就是不停的fork,或者mpi,内存消耗挺厉害的。parSapply,parApply什么的,真是很好用。
Python虽然有GIL——并行计算的死敌,但是有multiprocessing(fork依赖) ,是可以共享数据的什么的,估计内存消耗方面比R好点,数据零散的话overhead很多。到了MPI的话,mpi4py还是挺好用的。用cython的话结合openmp可以打破GIL,但是过程中不能调用python的对象。
学习曲线:假设什么编程都不会的同学。
R一开始还是很容易上手的,查到基本的命令,包,直接print一下就有结果了。但是如果要自己写算法、优化性能的时候,学习难度陡增。
Python么,挺好学的,绝大多数的帮助文档都比R好了许多。有些包用起来没R方便。总的来说深入吼R陡。
扩展资源:
基本上新的统计方法都会有R的package,安装实用都不麻烦。但是基本上都是搞统计的人写的计算机包。所以效能上可能有问好。比较出名的有两个包的管理网站,cran-r 和bioconctor。 所以搞生化的估计R用起来很方便。
python的统计计算包们比R少,多很年轻,还在不断的开发中。优于是计算机人写的统计包,用起来的时候要多涨个心眼。
画图:
R自带的那些工具就挺好用了,然后还有ggplot这种非常优美的得力工具。
python 有matplotlib,画出来效果感觉比R自带的好一些些,而且界面基于QT,跨平台支持。可能是R用得多了,pyplot用起来还是不太顺手,觉得其各个组建的统一性不高。
IDE:
Rstudio非常不错,提供类matlab环境。(用过vim-r-plugin,用过emacs + ess现在用vim。)
windows 下有python(x,y) 还有许多商业的工具。(本人现在的emacs环境还不是很顺手~)
建议:
如果只是处理(小)数据的,用R。结果更可靠,速度可以接受,上手方便,多有现成的命令、程序可以用。
要自己搞个算法、处理大数据、计算量大的,用python。开发效率高,一切尽在掌握。
ps:盲目地用R的包比盲目的地用python的包要更安全。起码R会把你指向一篇论文,而python只是指向一堆代码。R出问题了还有论文作者、审稿人陪葬。
Ⅶ Python 适合大数据量的处理吗
python可以处理大数据,python处理大数据不一定是最优的选择。适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理,需要采用并用结构,比如在hadoop上使用python,或者是自己做的分布式处理框架。
python的优势不在于运行效率,而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具,本身也是一项技术能力。
Python处理数据的优势(不是处理大数据):
1. 异常快捷的开发速度,代码量巨少
2. 丰富的数据处理包,不管正则也好,html解析啦,xml解析啦,用起来非常方便
3. 内部类型使用成本巨低,不需要额外怎么操作(java,c++用个map都很费劲)
4. 公司中,很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的
5. 巨大的数据不是语言所能解决的,需要处理数据的框架(hadoop, mpi)虽然小众,但是python还是有处理大数据的框架的,或者一些框架也支持python。
(7)pythonmpipu扩展阅读:
Python处理数据缺点:
Python处理大数据的劣势:
1、python线程有gil,通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑,浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的:并发单元之间有巨大的数据共享或者共用(例如大dict)。
多进程会导致内存吃紧,多线程则解决不了数据共享的问题,单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦
2、python执行效率不高,在处理大数据的时候,效率不高,这是真的,pypy(一个jit的python解释器,可以理解成脚本语言加速执行的东西)能够提高很大的速度,但是pypy不支持很多python经典的包,例如numpy。
3. 绝大部分的大公司,用java处理大数据不管是环境也好,积累也好,都会好很多。
参考资料来源:网络-Python
Ⅷ 问一下Python里的numpy的正确读法是什么
numpy读法是:英['nʌmpi],NumPy是Python中科学计算的基础包。
它是一个Python库,提供多维数组对象,各种派生对象(如掩码数组和矩阵),以及用于数组快速操作的各种例程,包括数学逻辑,形状操作,I / O离散傅立叶变换,随机模拟等等。
NumPy包的核心是ndarray对象。这封装了同构数据类型的n维数组,许多操作在编译代码中执行以提高性能。
NumPy数组和标准Python序列之间有几个重要的区别:
1、NumPy数组在创建时具有固定大小,与Python列表(可以动态增长)不同。更改ndarray的大小将创建一个新数组并删除原始数组。
2、NumPy数组中的元素都需要具有相同的数据类型,因此在内存中的大小相同。例外:可以有(Python,包括NumPy)对象的数组,从而允许不同大小的元素的数组。
3、NumPy数组有助于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常,与使用Python的内置序列相比,这些操作的执行效率更高,代码更少。
4、越来越多的基于Python的科学和数学软件包正在使用NumPy数组;虽然这些通常支持Python序列输入,但它们在处理之前将这些输入转换为NumPy数组,并且它们通常输出NumPy数组。
Ⅸ python支持大数据框架吗
百万级别数据是小数据,python处理起来不成问题,但python处理数据还是有些问题的
Python处理大数据的劣势:
1、python线程有gil,通俗说就是多线程的时候只能在一个核上跑,浪费了多核服务器。在一种常见的场景下是要命的:并发单元之间有巨大的数据共享或者共用(例如大dict),多进程会导致内存吃紧,多线程则解决不了数据共享的问题,单独的写一个进程之间负责维护读写这个数据不仅效率不高而且麻烦
2、python执行效率不高,在处理大数据的时候,效率不高,这是真的,pypy(一个jit的python解释器,可以理解成脚本语言加速执行的东西)能够提高很大的速度,但是pypy不支持很多python经典的包,例如numpy(顺便给pypy做做广告,土豪可以捐赠一下PyPy - Call for donations)
3、绝大部分的大公司,用java处理大数据不管是环境也好,积累也好,都会好很多
Python处理数据的优势(不是处理大数据):
1、异常快捷的开发速度,代码量巨少
2、丰富的数据处理包,不管正则也好,html解析啦,xml解析啦,用起来非常方便
3、内部类型使用成本巨低,不需要额外怎么操作(java,c++用个map都很费劲)
4、公司中,很大量的数据处理工作工作是不需要面对非常大的数据的
5、巨大的数据不是语言所能解决的,需要处理数据的框架(hadoop, mpi。。。。)虽然小众,但是python还是有处理大数据的框架的,或者一些框架也支持python
6、编码问题处理起来太太太方便了
综上所述:
1、python可以处理大数据
2、python处理大数据不一定是最优的选择
3. python和其他语言(公司主推的方式)并行使用是非常不错的选择
4. 因为开发速度,你如果经常处理数据,而且喜欢linux终端,而且经常处理不大的数据(100m一下),最好还是学一下python
Ⅹ 为什么Python适合科学计算
原因大约有以下几点:
1. Python的语法简单,这对很少接触编程的搞学术老师的福音。
2. Python相较于其他语言有更丰富的模块,比如科学计算的numpy。
3. Python越来越流行。
Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年,Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。
Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。
它常被昵称为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写。比如3D游戏中的图形渲染模块,速度要求非常高,就可以用C++重写。