


Python ialah kemahiran penting dalam era data besar
Python ialah kemahiran penting dalam era data besar
Dengan perkembangan pesat teknologi maklumat, data besar telah menjadi bahagian penting logo masyarakat moden. Analisis dan aplikasi data besar memainkan peranan penting dalam pembangunan pelbagai industri. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang mudah, mudah dipelajari, cekap dan praktikal, Python telah menjadi kemahiran penting dalam era data besar. Artikel ini akan memperkenalkan aplikasi Python dalam pemprosesan data besar, dan melampirkan contoh kod yang berkaitan.
- Pengumpulan data
Dalam pemprosesan data besar, pengumpulan dan pembersihan data perlu diselesaikan terlebih dahulu. Python menyediakan banyak perpustakaan pihak ketiga, seperti permintaan
, beautifulsoup
dan scrapy
, dsb., yang boleh melaksanakan fungsi perangkak web, daripada halaman web atau antara muka API. Berikut ialah kod contoh ringkas yang menggunakan perpustakaan requests
、beautifulsoup
和scrapy
等,能够实现网络爬虫功能,从网页或API接口中获取数据。下面是一个简单的示例代码,使用requests
库从一个网页中抓取数据:
import requests # 发起请求 response = requests.get('https://www.example.com') # 获取网页内容 html = response.text # 处理数据 # ...
- 数据处理
Python在数据处理方面也有着广泛的应用。它提供了许多强大的数据处理库,如pandas
、numpy
和matplotlib
等,能够帮助我们对数据进行整理、分析和可视化。下面是一个使用pandas
库进行数据处理的示例代码:
import pandas as pd # 读取数据文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 数据清洗 # ... # 数据分析 # ... # 数据可视化 # ...
- 机器学习和人工智能
Python在机器学习和人工智能领域也扮演着重要角色。它提供了众多的机器学习库,如scikit-learn
、tensorflow
和pytorch
等,能够帮助我们构建和训练机器学习模型。下面是一个使用scikit-learn
库进行分类问题的示例代码:
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 加载数据集 data = pd.read_csv('data.csv') # 数据预处理 # ... # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2, random_state=0) # 构建模型 model = LogisticRegression() # 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 模型评估 score = model.score(X_test, y_test)
- 分布式计算
在处理大规模的数据时,分布式计算是十分必要的。Python提供了强大的分布式计算框架,如pyspark
和dask
等,能够帮助我们快速并行地处理大数据。下面是一个使用pyspark
from pyspark import SparkContext # 初始化Spark上下文 sc = SparkContext("local", "BigDataApp") # 加载数据 data = sc.textFile("data.txt") # 数据处理 result = data.map(lambda line: line.split(" ")).flatMap(lambda words: words).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b) # 输出结果 result.collect()
- Pemprosesan data
# 🎜🎜#
Python juga digunakan secara meluas dalam pemprosesan data. Ia menyediakan banyak perpustakaan pemprosesan data yang berkuasa, sepertipandas
, numpy
dan matplotlib
, dsb., yang boleh membantu kami mengatur, menganalisis dan menggambarkan data . Berikut ialah contoh kod menggunakan perpustakaan pandas
untuk pemprosesan data: rrreee
- Pembelajaran Mesin dan Kepintaran Buatan#🎜🎜##🎜🎜 # #🎜🎜#Python juga memainkan peranan penting dalam bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Ia menyediakan banyak perpustakaan pembelajaran mesin, seperti
scikit-learn
, tensorflow
dan pytorch
, dsb., yang boleh membantu kami membina dan melatih pembelajaran mesin model. Berikut ialah contoh kod menggunakan perpustakaan scikit-learn
untuk masalah pengelasan: #🎜🎜#rrreee- #🎜🎜#Pengkomputeran teragih#🎜🎜##🎜🎜# #🎜🎜#Pengkomputeran teragih sangat diperlukan semasa memproses data berskala besar. Python menyediakan rangka kerja pengkomputeran teragih yang berkuasa, seperti
pyspark
dan dask
, yang boleh membantu kami memproses data besar dengan pantas dan selari. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan pyspark
untuk pengkomputeran teragih: #🎜🎜#rrreee#🎜🎜#Ringkasan#🎜🎜##🎜🎜#Python ialah mudah, mudah dipelajari, cekap dan bahasa pengaturcaraan berfungsi Bahasa pengaturcaraan memainkan peranan penting dan digunakan secara meluas dalam era data besar. Ia boleh membantu kami melengkapkan pengumpulan data, pemprosesan, analisis dan visualisasi, melaksanakan pembelajaran mesin dan tugasan kecerdasan buatan serta melaksanakan pengkomputeran teragih. Menguasai kemahiran penting Python ini akan membantu kami menghadapi pelbagai cabaran dengan lebih baik dalam era data besar. #🎜🎜#Atas ialah kandungan terperinci Python ialah kemahiran penting dalam era data besar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Latihan yang cekap model pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah, dan artikel ini akan memberikan panduan terperinci. 1. Penyediaan Persekitaran: Pemasangan Python dan Ketergantungan: Sistem CentOS biasanya mempamerkan python, tetapi versi mungkin lebih tua. Adalah disyorkan untuk menggunakan YUM atau DNF untuk memasang Python 3 dan menaik taraf PIP: Sudoyumupdatepython3 (atau SudodnfupdatePython3), pip3install-upgradepip. CUDA dan CUDNN (Percepatan GPU): Jika anda menggunakan Nvidiagpu, anda perlu memasang Cudatool

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Apabila memilih versi pytorch di bawah CentOS, faktor utama berikut perlu dipertimbangkan: 1. Keserasian versi CUDA Sokongan GPU: Jika anda mempunyai NVIDIA GPU dan ingin menggunakan pecutan GPU, anda perlu memilih pytorch yang menyokong versi CUDA yang sepadan. Anda boleh melihat versi CUDA yang disokong dengan menjalankan arahan NVIDIA-SMI. Versi CPU: Jika anda tidak mempunyai GPU atau tidak mahu menggunakan GPU, anda boleh memilih versi CPU PyTorch. 2. Pytorch versi python

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.
