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python怎么實現(xiàn)統(tǒng)計百分比？

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當你問這個問題時，你可能主要懷疑Python的性能。事實上，Python的許多更好的模塊都是用C語言編寫的，比如一個常用的Python數(shù)值計算庫numpy是用C語言實現(xiàn)的，而且計算機的配置也沒有十年前那么低。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(guān)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？

感謝您的邀請：作為一種非常流行的語言，python有著廣泛的應(yīng)用場景。事實上，許多開發(fā)語言可以用于不同的領(lǐng)域。Python不是為特定目的而產(chǎn)生的。但是，它是一種通用的腳本語言，也稱為glue語言。Glue意味著Python可以在C語言接口的幫助下驅(qū)動幾乎所有已知的軟件和模塊。只要我們使用它，你通常可以找到一個開源庫。安裝后，您可以驅(qū)動它。無論是數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)、圖形、游戲、科學(xué)計算、GUI、OA、自動控制，甚至宇航員都在使用它。

現(xiàn)在我們來談?wù)凱ython，它可以用來做：

1。系統(tǒng)編程2。圖形處理3。數(shù)學(xué)處理4。文本處理5。數(shù)據(jù)庫編程6。網(wǎng)絡(luò)編程7。網(wǎng)絡(luò)編程8。多媒體應(yīng)用9。Pymo發(fā)動機10。黑客編程11。用Python12編寫的簡單爬蟲：人工智能

看到這么多應(yīng)用場景非常強大，但Python通常不會作為工程語言出現(xiàn)。也就是說，常規(guī)軟件生產(chǎn)不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于為什么，這是軟件工程的需要。Python沒有完整的語法檢查。

但它現(xiàn)在不影響Python的狀態(tài)。很多人加入Python的大軍是因為Python很容易入門，而且學(xué)習(xí)成本相對較低。它有一個豐富的支持庫，可以直接調(diào)用，以高效地完成不同需要的工作。

你知道，谷歌最早的搜索引擎是由python編寫的。

希望我的回答能對你有所幫助。我剛開始的時候很興奮，你不必把算法學(xué)好。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學(xué)好軟件開發(fā)離不開計算機理論基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項技術(shù)，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(xué)習(xí)算法，首先選擇經(jīng)典算法教材?；镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)，其中包含一些基本的算法，然后再學(xué)習(xí)特殊的算法（實際上，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習(xí)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. 萬事開頭難。只要你開始，剩下的就是慢慢操作這項技術(shù)。該算法在實際應(yīng)用中是最快、最強的。

我希望我能幫助你

我兩個都用過了。讓我們分享我的經(jīng)驗和觀點。

Python:

目前最流行的語言之一，有很多數(shù)據(jù)。它對于數(shù)據(jù)處理、財務(wù)數(shù)據(jù)分析、批量處理、對接辦公組件等都非常高效。但它有一定的水平，需要先學(xué)習(xí)Python的基本語法，然后再學(xué)習(xí)相應(yīng)的模塊?？赡苡懈嗟募夹g(shù)比VBA學(xué)習(xí)，但從長遠來看，它是好的。

VBA:

這是一種過時的技術(shù)。如果微軟office不給它一些應(yīng)用空間，恐怕公眾不會記得它是誰。然而，VBA在office等微軟應(yīng)用程序的開發(fā)中起著重要的作用。它與office開發(fā)無縫結(jié)合。使用它來開發(fā)辦公應(yīng)用程序很容易。公文也很詳細，學(xué)習(xí)門檻低。

結(jié)論：

短期辦公室使用哪種技術(shù)無關(guān)緊要，如果長期使用，建議學(xué)習(xí)python。

python一般用來做什么？

Pandas提供靈活高效的分組功能，使您能夠以自然的方式對數(shù)據(jù)集進行切片、切片和匯總?；谝粋€或多個鍵（可以是函數(shù)、數(shù)組或數(shù)據(jù)幀列名）拆分panda對象。計算組摘要統(tǒng)計信息，例如計數(shù)、平均值、標準差或用戶定義的函數(shù)。對數(shù)據(jù)幀的列應(yīng)用各種函數(shù)。應(yīng)用組內(nèi)變換或其他操作，例如歸一化、線性回歸、排序或子集選擇。計算數(shù)據(jù)透視表或交叉表。分位數(shù)分析和其他分組分析。R 1。首先，讓我們看一下以下非常簡單的表格數(shù)據(jù)集（以數(shù)據(jù)幀的形式）：
123456789101112
Import panda as PD>>>；DF=pd.數(shù)據(jù)幀（{“key1”：[“a”，“a”，“b”，“b”，“a”]。。。“鍵2”：[“1”，“2”，“1”，“2”，“1”]。。?！皵?shù)據(jù)1”：np.random.隨機(5)，... “數(shù)據(jù)2”：np.random.隨機（5） }）>> DF data1 data2 key1 key20-0.410673 0.519378 a One1-2.120793 0.199074 a two2 0.642216-0.143671 B one3 0.975133-0.592994 B two4-1.017495-0.530459 a one grouped=DF[“data1”].groupby（DF[“key1”]）>>