python可视化编程软件
你想多了，Python的长处不在于图形化编程，当然它也能做，在应用上可能更多用于后台，不需要图形界面。如果想用它开发桌面程序，你得安装第三方的界面库，个人最喜欢的是PYQT，目前5.0版本，其附带的控件清爽简洁，远胜其他的界面库。PYQT虽然能拖拖拽拽来画界面，但你想象传统工具，比如visualstudio，画好界面后，双击某个控件进入该控件的代码编写，很遗憾，不可以！其生成的界面需要经过程序转化成python代码才能在python编辑器中编辑，而且每次修改界面，都要重新转化生成，稍显麻烦。另外，PYQT的控件的事件机制不同于windows，这个要去学习适应，且它有6000余函数，这个学习的成本还是比较高的。总结：传统的可视化编程学习其语法后，自然进入图形界面编程，而学习了Python，还需要重新学习PYQT，方能编写桌面程序。
‘贰’ Python编程的19个资源有哪些
国内的话，知乎，网易，腾讯，搜狐，金山，豆瓣这些属于用Python比较知名的。大型的项目的话，网易的许多游戏，腾讯的某些网站，搜狐的邮箱，金山的测试框架等等都是或多或少使用了Python。
YouTube - 视频分享网站，在某些功能上使用到python
Quora - 社交问答网站
Google - 谷歌在很多项目中用python作为网络应用的后端，如Google Groups、Gmail、Google Maps等，Google App Engine支持python作为开发语言
Pinterest - 图片社交分享网站
SlideShare - 幻灯片存储、展示、分享的网站
Yelp - 美国商户点评网站
Slide - 社交游戏/应用开发公司，被谷歌收购
‘叁’ 学python，可以用哪些开发软件，用什么开发软件最好
1. PyCharm
PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，PyCharm不论是在Windows、 Mac OS X系统中，还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。
PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，它还支持源码管理和项目，并且其拥有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！
2. Eclipse + PyDev
PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只需从Eclipse中选择“Help”点击“Eclipse Marketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse开发者来说，PyDev可以很轻松上手！
3. Visual Studio
Visual Studio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在Visual Studio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台！
4. Spyder
Spyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境，它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，Spyder拥有大部分集成开发环境该具备的功能，如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器，其还具有其他Python编辑环境中所不具备的变量浏览器功能，十分适合使用Python的数据科学家们。
5. Thonny
Thonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便新手使用！
‘肆’ python可视化编程工具哪个好
1）eclipse + pydev + wxpython
2）netbeans + wxpython
3) emacs + wxpython
4) boa-constructor + 1）- 3)
‘伍’ Python中数据可视化经典库有哪些
Python有很多经典的数据可视化库，比较经典的数据可视化库有下面几个。
matplotlib
是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+，向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口。
pyplot 是 matplotlib 的一个模块，它提供了一个类似 MATLAB 的接口。 matplotlib 被设计得用起来像 MATLAB，具有使用 Python 的能力。
优点：绘图质量高，可绘制出版物质量级别的图形。代码够简单，易于理解和扩展，使绘图变得轻松，通过Matplotlib可以很轻松地画一些或简单或复杂的图形，几行代码即可生成直方图、条形图、散点图、密度图等等，最重要的是免费和开源。
优点：用于创建、操纵和研究复杂网络的结构、以及学习复杂网络的结构、功能及其动力学。
上面是我的回答，希望对您有所帮助！
‘陆’ 国内有哪些好的数据可视化工具，推荐一下
诚然，数据可视化可谓是数据分析工作的最后一道工序，前面的作业做得再好，如果不能很好地展现出来，那就算是临门一脚、功亏一篑了……下面给大家列出好用的数据可视化工具清单，希望可以为你的学习或工作带来一些帮助。
1、强大的R可视化包-ggplot2
R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件，基于S语言开发，如果你是R语言忠实fans，我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包—ggplot2，之所以给ggplot2“强大”的头衔，一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制，静态的，动态的，说的出名字的，个性化特制的；另一方面小编就是学统计学的，自然相对熟悉这个包。
ggplot2由Hadley Wickham在2005年创造。受欢迎的原因是将图形分解为语素（如尺度、图层）的思想。ggplot2可以作为R语言基础绘图包的替代，同时ggplot2预设有多种印刷及网页尺寸。
当然有些数据分析软件也带透视表、绘图功能，如MySQL、SPSS，但数据可视化不作为主要功能，这里就不如上面较详细说了。
‘柒’ 数据可视化，到底该用什么软件来展示数据
1.使用你最熟悉的软件
学习用编程建立数据可视化不代表要摒弃你已经熟悉的工具。我一般使用任何能够最快速解决问题的工具，这个工具可以是Excel，GoogleSheets，或者是Python。
你不需要只用R或者只用JavaScript做完所有工作，在一项工作中囊括不同的工具是有好处的。你的最终目的是制作可视化图表，每一步的结果会引导你进行到下一步，所以不要太纠结于用“正确”的方法做事。
2.从基础做起
不要期待你第一次尝试就会做出非常高级非常惊艳的视觉效果。尤其在学习的初期，你是有很多路要走的，所以要从基础做起，再慢慢去使用更加高级的技巧。这样你才不会一开始就感到备受打击，从而放弃学习的希望。
在R语言中，有很多工具包可以帮助你做事情，甚至有时候你只要使用一个函数就行了。但是如果你不熟悉R的编程句法，我还是建议你从最基本的R语言学起，即便可能会有些难。
就好比我之前提到的d3.js这个JacaScript函式库，如果你不熟悉JavaScript，或者刚刚开始学习编程，很多类似的东西都会看起来很难。我建议你从MikeBostock写的基础教程学起，慢慢开始了解你做的东西。
3.找一个项目去完成
不要认为要把所有的东西学完再开始做项目，这样你会被耽搁。先学习一些基础知识就可以开始了，这至少可以保证，日后当你遇到问题在网上搜索的时候，能够看懂那些解决方法。
选择一些数据，然后开始着手尝试可视化吧。一开始的进展肯定非常缓慢，你也会觉得很困惑，这都是很正常的。我直到现在还经常因为一些问题感到困惑，但你一定要坚持做完。
做项目的受益之处，在于它逼着你去学习你需要知道的。你每做完一个项目，下一个就会变得容易一些了。
通常一个数据可视化的项目会分成以下的步骤。
处理和格式化数据
Python
当我有一个非矩形分隔的文件 ,或数据比较凌乱时，我会写一些特别的Python脚本。幸运的话，我会找到并重新利用过去已有的脚本。有时会用Beautiful Soup来修饰，有时会用csvkit 。
R
我只有在需要加载csv格式表格时才会用到R，通常只是做数据聚合，合并，或处理从原来的数据中派生的部分。
Tabula
多用于公开的政府数据，包括在 PDF文件中涉及的数据。没有 Tabula的话这个过程将非常痛苦。
Microsoft Excel
只有在有需求的时候才会用到它。数据读入Excel中，然后再导入像Numbers或是OpenOffice这样的工具中。
Google Sheets
有时使用电子表格比写脚本更快，我很喜欢这样简洁的过程。
分析数据
在你去做最后的图形之前，你需要先了解这个数据集。
R
这里我想到的是R。因为R作为一个开源的统计计算语言，它有一个很丰富的社区，数不尽的扩展包，以及在Stack Overflow上大量的已解答的问题。
制作静态图形
这对我来说通常包含两个阶段：（i）在R中进行可视化; （ii）在Illustrator中润色。
R
在R中有可视化工具包，如ggplot2，但我几乎全部使用R自带的那些功能，即base R。
Adobe Illustrator
如果图形要发布给别人看，我会以PDF格式保存R生成的图形，并在Illustrator中编辑。虽然有些矫枉过正，但效果还不错。我也在考虑试着用Sketch。
制作交互式图形
Flash已经过时了，而JavaScript是新的宠儿。R在这里应用不广。
d3.js
我用数据驱动的文档来做交互式的数据可视化（我还在学习中）。有许多例子可以用来试手。但如果我想快速完成一个图表，我有时也会尝试用 Vega-Lite 。
4.认真阅读编程指南和范例
编程指南是很有用的。一开始可能会有些难，但你必须要适应。如果你的程序出了问题，很大可能是因为你写的不对，而不是代码的实现有问题。所以这个时候你就需要仔细阅读指南，确认你的函数运用是正确的。
在R语言中，所有函数的指南都是用相同的格式写的，它会告诉你这个函数有哪些参数，返回值是什么，并且之后会给出使用的范例，这些范例都非常经典。
d3.js函式库的创建者MikeBostock就写了非常好的指南，在网上也有很多其他教程。Bostock在指南中收录的大量范例是非常有用的，每当我遇到问题，在网上搜索解决方法的时候，我一般都会把出现的问题和“mbostock”放在一起搜索。
5.着手去做
我有时会也会因为想太多而迟迟不开始，但是只要你能着手按照以上的小提示去做，能节省很多时间。用工具进行数据可视化，一般会有一个最优的做法，但没有必要从一开始就去寻找它。先把形状和颜色在屏幕上试下，然后将数据编译进去，让数据在大体上看起来没问题。如果有些不对劲（尤其是对于含有互用和动画的可视化项目），你再去寻求更优化的做法。一般情况下，即使不是最优，你的图表也是没错的。
‘捌’ 编程语言中，python和scratch运行速度哪个快
python和scratch有什么区别？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
Scratch
Scratch编程语言是由麻省理工大学 MIT 和 Google 主导开发的针对 5-12 岁儿童的可视化编程语言。只需要使用鼠标，学生就可以编写自己的故事书，动画片或者小游戏。
Scratch软件的优势是易学且功能强大，有助于孩子们充分发挥自己的想象力，而在动手创作过程中，他们的学习积极性、想象力和创造力会得到极大的锻炼，用它可以很容易地创造交互式故事情节、动画、游戏，在Scratch课堂上，孩子们不仅仅会学会如何编写程序，还会学习到Science（科学）, Technology（技术）, Engineering（工程）, Arts（艺术）, Maths（数学）等多个领域的知识。这语言也逐渐被纳入校本教材，当然也是某些创新实验室建设的一些必备内容。
Scratch 不仅得到了 MIT 的支持， 哈佛大学也加入了 Scratch 的教育者培训， 致力于培养更多的利用 Scratch 来教学的年轻老师和创新课程。
对于我们要面向的少儿来说，Scratch跳过了高级语言中那些繁难的概念和语法，用图形化的表现和拖拽的交互来完成编程的核心逻辑和成果交付，既能解决学习曲线过于陡峭的问题，还能让学习的过程不枯燥，并更及时地获得结果反馈，非常适合他们这个年龄阶段的心智水平和认知能力。
至于为什么要从Scratch开始作为阶梯再缓慢过渡到高级语言，不如让我们再来了解下少年儿童的特点。
近代最具有影响力的瑞士儿童心理学家 让·皮亚杰（1896-1980），把少年儿童的认知发展按照年龄划分为了4个阶段，而这同时，也构成了我们L0-L5课程设计所对应的理论依据：
前运算阶段的标志是符号功能的出现。这个阶段的儿童的语言能力，以及玩耍时把棍子想象成枪的“假装”能力，都是符号功能的体现。
但“前运算阶段”的儿童对于守恒和可逆性这样的逻辑运算的理解是有限的。
而在“具体运算阶段”，儿童已经迅速获得了认知操作能力，并能运用这些重要的新技能思考事物。具体运算思维表现为守恒的理解、关系推理的理解运算顺序性的理解。但是，具体运算阶段的儿童思维是有局限的，因为他们只能把运算图式应用到真实的或可以想象得到的事物、情境或者事件上。
因此，在编程教育中，往往最早在“前运算阶段”的后期，并不会让儿童直接接触到逻辑和关系推理的概念。而是通过序列（Sequence）来让儿童理解基本的因果关系。
同时，由于“具体运算阶段”的儿童的思维只能映射到具体的事物上，所以高级编程语言中的抽象逻辑、语言和教学方法是很难为这个阶段的儿童所接受。Scratch就很好的解决了这个问题。在Scratch中，通过可视化的“积木”形式，儿童很容易把具象的结果和程序所对应起来，这样就很好的避免了高级编程语言如C、C++等低反馈的学习流程。
兴趣培养起来后尝试学习一种真正的编程语言，比如Python、C++等，尝试编写一些软件，初步学习算法、数据结构以及面向对象编程。
所以针对儿童，Scratch的可视化语言可以很好的帮助学生学习基本的逻辑、关系推理、数学的概念，同时避免过早的接触到“形式运算阶段”之后才能理解的抽象的演绎推理。
python
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。
Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。
特点
1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。
3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。
8.数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。
9.GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。
10.可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得"脚本化"的能力。
总结
根据年龄结构来划分，是学习Scratch语言还是python。如果是5-12 岁儿童，建议先学Scratch，有了编程的思路和基础之后再接触python，当然学习能力出众的也可提前接触python。如果年龄大于12岁以上的，建议学习python。
关于python和scratch有什么区别问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注亿速云行业资讯频道了解更多相关知识。
‘玖’ 最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些
1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。
4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。
6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。
8、Scikits：是Scikits
Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。
10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。
12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。
13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。
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‘拾’ 大数据分析工具有哪些
1、Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
2、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
3、Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
4、Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.
据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。
5、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
6、Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。