使用Python進行數據科學計算與分析應用.pdf

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1、使用Python進行數據科學計算與分析應用易智瑞研究院 盧萌數據科學的發展與展望Python：數據科學的原配工欲善其事：GA Plus 4.1 Jupyter Notebook Server唯快不破：速度、速度、還是速度內容提要數據科學的發展與展望計算機、數學與領域知識數據科學交叉圖譜計算機科學與信息技術數學與統計學領域知識與商業分析傳統建模數據科學數據科學的兩大核心數據分析數據分析使用科學方法、過程和算法從數據中提取有用信息的過程。機器學習機器學習讓計算機使用數據“學習”如何執行任務的方法，而不是通過明確編程來執行。數據分析是數據科學的核心，它指的是使用科學方法、過程和算法從數據中提取有用信

2、息的過程。包含了諸如統計分析、數據清洗、數據處理和可視化等步驟，旨在發現、解讀和傳達數據中的有意義模式。數據分析是數據科學的基石，為機器學習和其他更高級的數據科學方法提供了必要的數據準備和初步洞察。通過分析數據，科學家和分析師可以識別出趨勢、建立模型、并提出假設，這為進一步的機器學習和深度學習研究奠定了基礎。數據分析機器學習是一種由數據驅動的算法和技術，可以根據數據進行自動完成預測、分類以及聚類等多種分析。機器學習空間領域的機器學習傳統領域機器學習 借助空間數據輔助解答問題 地理位置并非關鍵數據空間領域機器學習 將地理空間特性納入到計算中 探索幾何形狀、密度、空間分布以及空間關系人工神經網絡（

3、Artificial Neural Network，簡稱ANN）是一種由簡單計算單元（神經元）組成的廣泛并行互聯的網絡，能夠模擬生物神經系統的結構和功能。組成神經網絡的計算單元（神經元）結構簡單，功能有限，但是大量計算單元組合而成的神經網絡系統，則具備極其強大的功能與能力。神經網絡的構造和發展，具有自發性和自組織性，對于外部而言是一個純粹的黑盒，無法用具體的語言進行描述和信息傳承。人工神經網絡對于一組給定的數據（如來自于采樣的數據），希望尋找一個恰好通過這些數據點的多項式，來完成建模；如果找不到，則盡量的去找逼近這些數據的多項式，以求更好的擬合。傳統建模的局限思考題：這種情況下，如何用一個多項

4、式進行擬合？在平面中，一條直線可以將平面分割開來神經網絡如何實現擬合任意結果=+()=1()=0()()0,01,0XY+z判斷函數x的系數y的系數結果相加截距b計算結果輸入到判定函數輸出為0或1當需要擬合的結果不在一個簡單平面上的時候=1+1=2+2XY+z1判斷函數+z2判斷函數+Zn判斷函數依次類推=1+1=2+2=3+3XY+z2輸出為0或1+z1+z3判斷函數判斷函數+Zn判斷函數判斷函數不管多復雜的圖形XY+z2輸出為0或1+z1+z3判斷函數判斷函數+Zm判斷函數判斷函數+zn判斷函數擴展到多個圖形的判斷XY+z2+z1+z3判斷函數判斷函數+Zn判斷函數判斷函數+z4判斷函數+

5、z2+z1+z3判斷函數判斷函數+Zn判斷函數判斷函數+Zn判斷函數 三層神經網絡可以模擬任意決策面。人工智能著名結論神經網絡的精妙之處在于，將前一層的多個輸出值再次構造成一個新的線性函數從而進行再判斷，以此類推。神經網絡不斷從線性變為非線性的過程，就是提取數據特征的過程。任意多類問題的擬合，只需要有相對應的輸出即可。深度學習與多層神經網絡輸入參數輸出結果若干層計算模擬是“計算機數值模擬方法”的簡稱。是依靠電子計算機，結合有限元或有限容積的概念，通過數值計算和圖像顯示的方法，達到對各種工程問題和物理問題乃至自然界各類問題進行研究的目的。在計算機上實現一個特定的計算，非常類似于履行一個物理實驗。

6、這時分析人員已跳出了數學方程的圈子來對待物理現象的發生，就像做一次物理實驗。計算模擬Python：數據科學的原配人生苦短，you need Python為什么要學寫代碼？八零后看著喬丹打球長大，所以很多孩子都記住了這句話，然后他們都成為了程序員快來做快來做ITLife is short,you need Python為什么要用Python全書內容如下：全書內容如下：用用 Python全書完全書完Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言，也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python面向對象腳本特性解釋執行從語言代數上來看機器語言以二進展為語言

7、載體匯編語言以注記符號為語言載體高級語言面像過程或者面向對象為主要特征自然語言以人類的思維模式編碼外文名：Guido van Rossum綽號：1、Benevolent Dictator For Life（仁慈的獨裁者）2、龜叔民族：荷蘭出生地：荷蘭出生日期：1956年1月31日職業：軟件工程師畢業院校：阿姆斯特丹大學2020年退休，2021退休失敗，加盟微軟Python之父Python特點之一 老1989年，Rossum編寫Python1991年2月，第一個Python編譯器誕生1991年10月，第一版Unicode標準誕生 可擴展性 可嵌入性 豐富的庫 海量資源Python特點之二 慢 簡

8、單 易學 高層 解釋性Python特點之三 快 學習曲線 編寫效率 技能與技巧 強大的第三方工具Python特點之四 強制縮進 代碼整潔 可讀性 可移植性真真跨跨平臺平臺語言：語言：支持支持Windows/Unix/Linux/MacintoshWindows/Unix/Linux/Macintosh包容性Python特點之四 膠水特性 黑盒調度接口 混合編程Python的缺點速度版權高層兼容工欲善其事GA Plus 4.1 Jupyter Notebook ServerIDE到ODE的進化單機服務器云單機的尷尬內存太小存儲不夠網絡傳輸慢CPU算力不足客戶端太沉重系統環境配置麻煩平臺支持受限工

9、作場所受限GA Plus Juypter NoteBook 特點和功能UI組件數據資源池GAPlus空間分析算子PythonJupyterNotebook集成GAPlus空間分析算子集成GAPlus數據資源可視化地圖組件基于Jupyter Notebook，高擴展性GA Plus Juypter NoteBook 頁面及布局算子列表算子列表數據資源數據資源快捷命令菜單快捷命令菜單地圖可視化組件地圖可視化組件地圖可視化地圖可視化組件組件快捷命令菜單算子列表數據資源GA Plus Juypter NoteBook 啟示錄傳統的分析過程分析軟件數據資源結果安裝在本地機器上存放在數據中心上網絡傳輸本地

10、機器配置分析模型的復用數據分析一體化平臺數據軟件服務器模型分析結果強大的計算資源無限制的多端訪問快捷的共享服務完善的安全管理云戰略的閉環速度、速度、還是速度天下武學，無堅不破，唯快不破 原則1：高性能編程不能從根本上解決先天的問題。Python從先天上弱于C/C+是不爭的事實，高性能方案不解決這種先天缺陷的問題。高性能概念的前提原則2：高性能計算將充分利用擴展工具和包。人類使用工具成為了地球的霸主 Python的強大之處在于包的使用。高性能概念的前提 原則3：高性能編程的概念，一種優化的編程技巧，能夠充分挖掘語言本身的潛力。高性能概念的前提優化之前才幾萬條數據內存怎么又爆了為什么要算三個小時？

11、我等得花兒都要謝了到底是Python不行還是你寫的算法不行啊優化之后區區幾億條數據，用個屁的大數據框架要啥服務器？單機就行時間？現點現殺，立等可取 原則4：性能的提升是有極限和容忍度的，需要遵循基本物理原則。物理原則是客觀原則，不受主觀因素影響。容忍度是性能追求的前提條件：1小時提升到30分鐘，是兩倍的提升，但是有多大的意義？高性能概念的前提 原則五：硬件是一切的基礎，對于硬件的駕馭也是高級程序員的基本技能。高性能概念的前提依賴依賴挖掘挖掘超頻超頻 工欲善其事，必先利其器。編程語言有自身的極限，但是編程思想沒有。程序的盡頭是算法，算法的盡頭是數學。最能立竿見影的方式是更新硬件，但是把硬件的能力

12、都發揮出來卻很考究水平。關于高性能的幾句話Python的性能分析工具：代碼動態運行分析庫：cProfile/profile 反匯編庫，用于靜態指令分析：dis（Jupyter）監控代碼運行時間：%time/%timeit 逐行代碼分析工具：line_profiler 內存分析工具：memory_profiler 內存監控工具：guppy3知己知彼，百戰不殆line_profilermemory_profilerPython高性能開發的原則包package是Python最強大的能力之一。調度帥不言勇，Python需要做的是做好調度工作混合編程Python做為膠水語言，具備編程界最強的混合擴展能力

13、。ZEN編程語言有自身的極限，但是編程思想沒有01030204Python原生代碼執行效率的關鍵題外話：Python與Rust的混合編程騎上我心愛的小摩托姓名：Rust出生年月：2014年9月籍貫：Mozilla 基金會許可：MIT/Apache雙重協議聲明下的免費開源軟件。簡介：Rust 是 Mozilla 的一個新的編程語言，由 web 語言的領軍人物 Brendan Eich（js 之父），Dave Herman 以及 Mozilla 公司的 Graydon Hoare 合力開發。Rust 語言是一種高效、可靠的通用高級語言。其高效不僅限于開發效率，它的執行效率也是令人稱贊的，是一種少有

14、的兼顧開發效率和執行效率的語言。Rust語言身份卡為什么會要有Rust 要能夠像C語言一樣貼近硬件底層，足夠快，也能夠編寫系統內核；不能像C/C+一樣出現內存安全問題。要能像scala（或者GO、Python）一樣，能夠進行函數式編程，有足夠的語法糖、庫能夠讓程序員寫得很舒服。不能像Scala/Java/Go一樣，搞GC。要像Javascript(Typescript)一樣，能對前臺后臺通吃，在能寫桌面APP的情況下，還能進行web編程。不能像JS一樣，在不同的瀏覽器不同平臺上，出現各種兼容性問題。速度與底層通用與全棧函數式與語法糖IT領域最頭痛的問題，沒有之一GC（Garbage Colle

15、ction）是現代程序語言中的一個劃時代的設計思想，是軟件工程學的一個里程碑，它把程序員從復雜繁瑣的手動內存管理中解放了出來，使之能夠把更多的精力集中在代碼本身的業務邏輯之上，大大減輕了開發者的心智負擔。所謂的GC，就是當Java虛擬機（JVM）或.NETCLR發覺內存資源緊張的時候，就會自動地去清理無用對象（沒有被引用到的對象）所占用的內存空間。有了GC，程序員就不需要再手動的去控制內存的釋放，而交給系統自動管理?，F代程序語言中，絕大部分都具備了GC的設計：Java、Net、Python、Ruby、Javascript、Golang、R、PHP、Scala什么是GC內存浪費，大量的內存對象復

16、制，造成了內存浪費效率低，有時候回收內存會遞歸與全堆對象遍歷，甚至導致程序暫停響應。清理出來的空閑內存是不連續的、產生大量的碎片。無法最優的使用駐留內存編程模式。為什么我們不想要GC零成本的抽象移動語義保證內存安全線程沒有數據競爭trait-based 泛型模式匹配類型推斷最小運行時高效的 C 綁定Rust體現出來的特點在Android 13中，有約21%的新原生碼都是以Rust開發，在AOSP中已經有大約150萬行的Rust程序代碼，涵蓋各種功能和組件。到目前為止，在Android的Rust程序代碼中發現的內存內存漏洞為零漏洞為零，Google提到，這是一個重要發現，因為過去Android漏洞密度大于1/kLOC，也就是說，每一千行程序代碼至少會發現一個漏洞，與歷史資料相比，Rust可能已經阻擋數百個漏洞進入產品環境。在 2023年6 月 21 日的 Linux 基金會開源峰會上，Linux 之父 Linus Torvalds 談到了 Rust 合并到 Linux 內核中的可能性，并表示它可能很快就會合并。Linux自1991年發布以來，將正式迎來第二門內核語言。Linux第二門內核語言Python與Rust混合編程示例12345編寫RUST功能代碼編譯成dll轉換成pyd在Python中引用執行