python中為什麼訓練數據（python如何訓練數據）

本文目錄一覽：

1、為什麼從事大數據行業，一定要學習Python?
2、python中什麼是測試數據和訓練數據
3、利用Python取數據和劃分訓練集
4、python為什麼適合大數據
5、python做BP神經網絡，進行數據預測，訓練的輸入和輸出值都存在負數，為什麼預測值永遠為正數？

為什麼從事大數據行業，一定要學習Python?

Python這隻小蟲子最近隨着大數據的興起可以說是十分的火了。有越來越多的人不敢小覷Python這門語言了。也有更多的人在學習Python。Python為何會有如此大的魅力？為什麼從事大數據行業必學Python？這還要從Python這門語言的優點開始講起。

雖然Python這種語言不如Java、C++這些語言普及，卻早在1991年就已經誕生了。它的語法簡單清晰，以實用為主，是門十分樸素的語言。同時，它還是編程語言中的“和事佬”，被人戲稱為膠水語言。因為它能夠將其他語言製作的各種模塊很輕鬆的聯結在一起。

如果將Python語言擬人化，它絕對屬於“老好人”的那一類，讓人容易親近，人們與它交流並不需要花太多心思。但它卻擁有強大的功能。很多語言不能完成的任務，Python都能輕易完成。它幾乎可以被用來做任何事情，應用於多個系統和平台。無論是系統操作還是Web開發，抑或是服務器和管理工具、部署、科學建模等，它都能輕鬆掌握。因此，從事海量數據處理的大數據行業，自然少不了這個“萬能工具”。

除此之外，Python這隻小蟲子還受到了大數據老大哥Google的青睞。Google的很多開發都用到了Python。這使得人們能夠找到Python的很多指南和教程。讓你學起來更方便，你在使用中可能遇到的很多問題大多數都已經被Google給解決了，並把解決方法發布到了網絡平台。

Python還擁有一系列非常優秀的庫，這省了你編程中的很多時間。尤其是在人工智能和機器學習領域，這些庫的價值體現得更為明顯。

不管怎麼說，從事大數據工作，少不得要在網絡上爬取數據，不用Python爬蟲，你還打算用什麼呢？

因此，在當前的大數據領域，從事大數據行業必學Python。

人工智能、大數據、雲計算和物聯網的未來發展值得重視，均為前沿產業，多智時代專註於人工智能和大數據的入門和科譜，在此為你推薦幾篇優質好文：

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原文鏈接：

python中什麼是測試數據和訓練數據

當數據量特別大的時候，有幾千幾萬條，為了驗證模型的好壞，取出一部分用於訓練，另一部分用作測試。當模型訓練好的時候，其必定是符合訓練數據的分布，為了驗證模型的泛化能力，就利用沒有參與訓練的測試集，放入模型計算出結果，和真實值比較，就可以看出回歸模型預測得準不準了

從代碼來看你這個做的是一個簡單的線性回歸模型，數據很簡單就是研發成本對應產品質量，利用線性回歸擬合一條直線，由於你的數據特別少只有8個點，所以完全沒有必要區分訓練數據和測試數據，尤其你設置測試集比例為0.1，其實就只有一條，用處不大，所以沒有區分的必要

希望我的回答能幫助到你，祝你學習順利

利用Python取數據和劃分訓練集

def train_test_split(*arrays, **options):

“””Split arrays or matrices into random train and test subsets

Quick utility that wraps calls to “check_arrays“ and

“next(iter(ShuffleSplit(n_samples)))“ and application to input

data into a single call for splitting (and optionally subsampling)

data in a oneliner.

Parameters

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*arrays : sequence of arrays or scipy.sparse matrices with same shape[0]

Python lists or tuples occurring in arrays are converted to 1D numpy

arrays.

這是源碼裡面的一段話，參數*arrays里就是所謂的train_data,train_target，說的很清楚，類型為數組或矩陣。如果你的數據在文本中，讀入list中或使用numpy模塊存儲。

n_arrays = len(arrays)

if n_arrays == 0:

raise ValueError(“At least one array required as input”)

也就是說按照需要*arrays中只傳入一個數組或矩陣，即這種形式：X_train, X_test= cross_validation.train_test_split(train_data, test_size=0.4, random_state=0)

python為什麼適合大數據

百萬級別數據是小數據，python處理起來不成問題，但python處理數據還是有些問題的

Python處理大數據的劣勢：

1、python線程有gil，通俗說就是多線程的時候只能在一個核上跑，浪費了多核服務器。在一種常見的場景下是要命的：並發單元之間有巨大的數據共享或者共用（例如大dict），多進程會導致內存吃緊，多線程則解決不了數據共享的問題，單獨的寫一個進程之間負責維護讀寫這個數據不僅效率不高而且麻煩

2、python執行效率不高，在處理大數據的時候，效率不高，這是真的，pypy（一個jit的python解釋器，可以理解成腳本語言加速執行的東西）能夠提高很大的速度，但是pypy不支持很多python經典的包，例如numpy（順便給pypy做做廣告，土豪可以捐贈一下PyPy – Call for donations）

3、絕大部分的大公司，用java處理大數據不管是環境也好，積累也好，都會好很多

Python處理數據的優勢（不是處理大數據）：

1、異常快捷的開發速度，代碼量巨少

2、豐富的數據處理包，不管正則也好，html解析啦，xml解析啦，用起來非常方便

3、內部類型使用成本巨低，不需要額外怎麼操作（java，c++用個map都很費勁）

4、公司中，很大量的數據處理工作工作是不需要面對非常大的數據的

5、巨大的數據不是語言所能解決的，需要處理數據的框架（hadoop， mpi。。。。）雖然小眾，但是python還是有處理大數據的框架的，或者一些框架也支持python

6、編碼問題處理起來太太太方便了

綜上所述：

1、python可以處理大數據

2、python處理大數據不一定是最優的選擇

3. python和其他語言（公司主推的方式）並行使用是非常不錯的選擇

4. 因為開發速度，你如果經常處理數據，而且喜歡linux終端，而且經常處理不大的數據（100m一下），最好還是學一下python

如果只是學習Python的話，找工作可能會比較困難，建議還是系統學習一下大數據的相關課程，現在很多專業機構都可開設，你可以點擊頭像了解一下

python做BP神經網絡，進行數據預測，訓練的輸入和輸出值都存在負數，為什麼預測值永遠為正數？

因為sigmoid就是預測0到1之間的連續值。通常當二分類預測使用，你的問題是否複合二分類如果可以就把類別換成0和1就可以了，如果是做回歸那就不行了，要換其他損失函數

原創文章，作者：L3PM3，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/127416.html