python力導向圖（python力導向圖快速生成）

本文目錄一覽：

• 1、python培訓都學哪些知識？
• 2、青少兒編程中的Python是什麼？ 小學生能看懂嗎？
• 3、為什麼從事大數據行業，一定要學習Python?
• 4、有哪些讓人驚艷的數據可視化工具？
• 5、大數據研究常用軟件工具與應用場景
• 6、echarts如何顯示.mat文件

python培訓都學哪些知識？

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Python培訓知識具體如下：

1、Python核心編程：主要是學習Python語言基礎、Linux、MySQL。前期學習【Python編程語言】基礎內容，中期主要涉及OOP基礎知識，學習後能處理OOP問題，具有初步軟件工程知識並樹立模塊化編程思想，以及了解什麼是數據庫以及相關知識。

2、學習全棧開發：學習Web編程基礎、Flask框架和Django框架等。主要是前端網站開發流程。

3、人工智能：主要是學習數據分析、機器學習、深度學習。能夠學到人工智能領域中的圖像識別技術，對行業中流行的數據模型和算法有所了解，使用主流人工智能框架進行項目開發，深入理解算法原理與實現步驟。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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青少兒編程中的Python是什麼？ 小學生能看懂嗎？

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少兒編程中的Python具體介紹如下：

python是一種計算機編程語言，是人工智能時代的語言。一開始，被設計用於編寫自動化腳本，但是現在隨着版本的不斷更新和其他功能的添加，python在一些大型開發中得到了廣泛的應用。Python作為兒童學習編程必備的課程之一，起着重要的作用。python的語言形式與自然語言相似，語法簡潔。此外，python具有很強的可讀性，因此學生可以很容易地理解。python語言非常強大，無論是桌面應用程序、web開發、人工智能、大數據處理等都會涉及到。學少兒編程可以提高孩子邏輯思維、專註力！

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為什麼從事大數據行業，一定要學習Python?

你好，這主要是因為Python在處理大數據方面有着得天獨厚的優勢。

以後您如果再遇到類似的問題，可以按照下面的思路去解決：

1、發現問題:往往生活在世界中，時時刻刻都處在這各種各樣的矛盾中，當某些矛盾放映到意識中時,個體才發現他是個問題，並要求設法去解決它。這就是發現問題的階段。從問題的解決的階段性看，這是第一階段，是解決問題的前提。

2、分析問題:要解決所發現的問題，必須明確問題的性質，也就是弄清楚有哪些矛盾、哪些矛盾方面，他們之間有什麼關係,以明確所要解決的問題要達到什麼結果，所必須具備的條件、其間的關係和已具有哪些條件,從而找出重要的矛盾、關鍵矛盾之所在。

3、提出假設:在分析問題的基礎上，提出解決問題的假設,即可採用的解決方案,其中包括採取什麼原則和具體的途徑和方法，但所有這些往往不是簡單現成的，而且有多種多樣的可能。但提出假設是問題解決的關鍵階段，正確的假設引導問題順利得到解決,不正確不恰當的假設則使問題的解決走彎路或導向歧途。

4、校驗假設:假設只是提出n種可能解決方案,還不能保證問題必定能獲得解決，所以問題解決的最後一步是對假設進行檢驗。不論哪種檢驗如果未能獲得預期結果，必須重新另提出假設再進行檢驗，直至獲得正確結果，問題才算解決。

有哪些讓人驚艷的數據可視化工具？

作為一名數據分析師，一提到數據可視化就會感到莫名興奮，我認為數據可視化有兩個非常重要的部分：一個是數據，一個是可視化。而我們最常見的問題就是一看已經有了數據，卻不知道如何去可視化。

市面上有相當多的可視化工具，絕對能夠挑花你的眼，但這些大多是門檻比較高的工具，比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等，不得不說，它們在技術層面上確實做的很牛逼，也很成熟。但是 針對的使用人群也比較單一 ，就是程序員。

個人覺得在大數據時代，數據的使用是會越來越普及的，現在的很多做數據類工具的公司都在企圖讓數據分析變成一件沒門檻的事， 只有大家都能輕鬆上手，才能真正實現數據價值最大化。

所以站在這個角度上說，想給大家推薦幾款人人可用，能夠快速給數據賦能的可視化工具。

數據可視化的目的？

在推薦工具之前我們需要回答另外一個問題，你需要用這些數據可視化的工具來做什麼，實現什麼目的？

首先要明確數據分析是需要以 自我需求為導向 的，拋開目的推薦可視化工具都是刷流氓。

我們可以將他們分類為：

基於這一假設，開始基於目的性推薦幾款數據可視化工具。

一、個人自助式分析

1、FineBI

簡潔明了的數據分析工具，也是我個人最喜歡的可視化工具，優點是零代碼可視化、可視化圖表豐富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可視化效果，擁有數據整合、可視化數據處理、 探索 性分析、數據挖掘、可視化分析報告等功能，更重要的是 個人版免費。

主要優點是可以實現自助式分析，而且 學習成本極低 ，幾乎不需要太深奧的編程基礎，比起很多國外的工具都比較易用上手，非常適合經常業務人員和運營人員。

在綜合性方面，FineBI的表現比較突出， 不需要編程 而且簡單易做，能夠實現平台展示，比較適合企業用戶和個人用戶，在數據可視化方面是一個不錯的選擇。

2、python

本來沒想把python放進來的，畢竟python這種腳步語言學習起來是 比較麻煩 的，但是最終考慮還是python太強大了，數據分析可視化只是python的一小部分應用方向，如果你不想敲代碼的話，建議忽略這一節。

其實利用Python 可視化數據並不是很麻煩，因為Python中有兩個專用於可視化的庫matplotlib和seaborn能讓我們很容易的完成任務。

3、Tableau

Tableau是各大外企在用的數據分析類報表工具，個人感覺主打的是：人人都會用的數據分析工具，通過簡單的圖形化操作（類似Excel）就可以得出自己想要的分析結果。

原理是通過連接公司數據庫基於一定的SQL語法建立基本數據集，對數據集進行分析。這對數據集的 完整性有很高的要求 。

二、指標監控型報表

1、FineReport

可視化的一大應用就是數據報表，而FineReport可以自由編寫整合所需要的報表字段進行報表輸出，支持定時刷新和監控郵件提醒，是大部分互聯網公司會用到的 日常報表平台 。

尤其是公司體系內經營報表，我們用的是商業報表工具，就是FineReport。推薦他是因為有兩個高效率的點：

三、動態數據可視化

一個使用 JavaScript 實現的開源可視化庫，底層依賴輕量級的矢量圖形庫 ZRender，提供直觀，交互豐富，可高度個性化定製的數據可視化圖表，它是由百度團隊開源的。

在實際開發中使用的往往會要求從服務器端取數據進行動態顯示，一般來說數據請求過程如下：

通常都是用 Jsp+Servlet+Echarts 來實現動態數據可視化的。

您的問題非常好，很高興結合工作實踐回答您的問題。

數字經濟下半場，數據將成為新的石油，雲計算提供強大的算力引擎，而5G則為更高速、更低延時的信息就速公路（當然，後面必然還會有6G，nG，包括可能大力發展的衛星通信）

2020年伊始，中央六次點名新基建，中央六次點名新基建，4月20日，國家首次明確新基建範圍，其中，數據中心建設，被列為算力基礎設施之一。

數據，已經在不斷成為重要的資源，從國家到企業，都將視之為新興戰略資源，不斷積累、加工、挖掘，產生新的生產力，在已經到來的智能經濟時代，各國不斷從數據大國走向數據強國，將是一個持久的命題與實踐。

回到本題。正因為數據越來越重要，數據蘊含的價值越來越得到共識與重視，所以，不論是企事業單位還是個人，對數據的可視化需求將越來越多，用數據來分析，基於數據來決策，甚至進行預測、智能模擬。

這幾年，除了國外以款數據可視化平台，國內相關係統平台也發展迅速。筆者2019年基於公司BI項目建設，對市場上主流的幾款BI工具如永洪、億信、帆軟、金蝶數據魔方等進行了選型。最終選型了市場佔有率及品牌口碑較好的帆軟FineReport、FineBi10.0，經過一年多的建設，平台運行良好、穩定，開發敏捷。

另外，近年來，python不斷興起，其數據抓取、處理能力異常強大，有條件的企業或個人，也可以利用python及其開源的django、matplotlib等架構庫，自行開發可視化系統工具，保持利用最新的技術迭代。這是筆者強烈推薦的方式。

以上，就是個人的一點體會，謹以分享，供您參考，共同學習，天天向上。

說到可視化工具，值得一提的就是 圖撲軟件 Hightopo 的 HT for Web （2D/3D） 編輯器 。

獨創的自定義格式矢量渲染引擎，從底層設計就追求極致的性能，所有組件皆可承受上萬甚至幾十萬以上圖元量，上萬的表格數據、網絡拓撲圖元和儀錶圖表承載力，更好的適應了物聯網大數據時代需求。可以用於業務數據的快速呈現，製作儀錶板，也可以構建可視化的大屏幕。各種多維數據庫，廣泛應用於企業級。

數據可視化技術 的基本思想，是將數據庫中每一個數據項作為單個圖元元素表示，大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可以從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。

在信息時代發展迅速的前提下，數據是當今重要的信息載體，可以通過數據的捕獲，通過監管和維護去了解一個行業下關於工業管控下的數據可視化系統。

大數據研究常用軟件工具與應用場景

大數據研究常用軟件工具與應用場景

如今，大數據日益成為研究行業的重要研究目標。面對其高數據量、多維度與異構化的特點，以及分析方法思路的擴展，傳統統計工具已經難以應對。

工欲善其事，必先利其器。眾多新的軟件分析工具作為深入大數據洞察研究的重要助力， 也成為數據科學家所必須掌握的知識技能。

然而，現實情況的複雜性決定了並不存在解決一切問題的終極工具。實際研究過程中，需要根據實際情況靈活選擇最合適的工具（甚至多種工具組合使用），才能更好的完成研究探索。

為此，本文針對研究人員（非技術人員）的實際情況，介紹當前大數據研究涉及的一些主要工具軟件（因為相關軟件眾多，只介紹常用的），並進一步闡述其應用特點和適合的場景，以便於研究人員能有的放矢的學習和使用。

基礎篇

傳統分析/商業統計

Excel、SPSS、SAS 這三者對於研究人員而言並不陌生。

Excel 作為電子表格軟件，適合簡單統計（分組/求和等）需求，由於其方便好用，功能也能滿足很多場景需要，所以實際成為研究人員最常用的軟件工具。其缺點在於功能單一，且可處理數據規模小（這一點讓很多研究人員尤為頭疼）。這兩年Excel在大數據方面（如地理可視化和網絡關係分析）上也作出了一些增強，但應用能力有限。

SPSS（SPSS Statistics)和SAS作為商業統計軟件，提供研究常用的經典統計分析（如回歸、方差、因子、多變量分析等）處理。

SPSS 輕量、易於使用，但功能相對較少，適合常規基本統計分析

SAS 功能豐富而強大（包括繪圖能力），且支持編程擴展其分析能力，適合複雜與高要求的統計性分析。

上述三個軟件在面對大數據環境出現了各種不適，具體不再贅述。但這並不代表其沒有使用價值。如果使用傳統研究方法論分析大數據時，海量原始數據資源經過前期處理（如降維和統計匯總等）得到的中間研究結果，就很適合使用它們進行進一步研究。

數據挖掘

數據挖掘作為大數據應用的重要領域，在傳統統計分析基礎上，更強調提供機器學習的方法，關注高維空間下複雜數據關聯關係和推演能力。代表是SPSS Modeler（注意不是SPSS Statistics，其前身為Clementine）

SPSS Modeler 的統計功能相對有限, 主要是提供面向商業挖掘的機器學習算法（決策樹、神經元網絡、分類、聚類和預測等）的實現。同時，其數據預處理和結果輔助分析方面也相當方便，這一點尤其適合商業環境下的快速挖掘。不過就處理能力而言，實際感覺難以應對億級以上的數據規模。

另一個商業軟件 Matlab 也能提供大量數據挖掘的算法，但其特性更關注科學與工程計算領域。而著名的開源數據挖掘軟件Weka，功能較少，且數據預處理和結果分析也比較麻煩，更適合學術界或有數據預處理能力的使用者。

中級篇

1、通用大數據可視化分析

近兩年來出現了許多面向大數據、具備可視化能力的分析工具，在商業研究領域，TableAU無疑是卓越代表。

TableAU 的優勢主要在於支持多種大數據源/格式，眾多的可視化圖表類型，加上拖拽式的使用方式，上手快，非常適合研究員使用，能夠涵蓋大部分分析研究的場景。不過要注意，其並不能提供經典統計和機器學習算法支持， 因此其可以替代Excel, 但不能代替統計和數據挖掘軟件。另外，就實際處理速度而言，感覺面對較大數據（實例超過3000萬記錄）時，並沒有官方介紹的那麼迅速。

2 、關係分析

關係分析是大數據環境下的一個新的分析熱點（比如信息傳播圖、社交關係網等），其本質計算的是點之間的關聯關係。相關工具中，適合數據研究人員的是一些可視化的輕量桌面型工具，最常用的是Gephi。

Gephi 是免費軟件，擅長解決圖網絡分析的很多需求，其插件眾多，功能強且易用。我們經常看到的各種社交關係/傳播譜圖, 很多都是基於其力導向圖（Force directed graph）功能生成。但由於其由java編寫，限制了處理性能（感覺處理超過10萬節點/邊時常陷入假死），如分析百萬級節點（如微博熱點傳播路徑）關係時，需先做平滑和剪枝處理。 而要處理更大規模（如億級以上）的關係網絡（如社交網絡關係）數據，則需要專門的圖關係數據庫（如GraphLab/GraphX）來支撐了，其技術要求較高，此處不再介紹。

3、時空數據分析

當前很多軟件（包括TableAU）都提供了時空數據的可視化分析功能。但就使用感受來看，其大都只適合較小規模（萬級）的可視化展示分析，很少支持不同粒度的快速聚合探索。

如果要分析千萬級以上的時空數據，比如新浪微博上億用戶發文的時間與地理分佈（從省到街道多級粒度的探索）時，推薦使用 NanoCubes（）。該開源軟件可在日常的辦公電腦上提供對億級時空數據的快速展示和多級實時鑽取探索分析。下圖是對芝加哥犯罪時間地點的分析，網站有更多的實時分析的演示例子

4、文本/非結構化分析

基於自然語言處理（NLP）的文本分析，在非結構化內容（如互聯網/社交媒體/電商評論）大數據的分析方面（甚至調研開放題結果分析）有重要用途。其應用處理涉及分詞、特徵抽取、情感分析、多主題模型等眾多內容。

由於實現難度與領域差異，當前市面上只有一些開源函數包或者雲API（如BosonNLP）提供一些基礎處理功能，尚未看到適合商業研究分析中文文本的集成化工具軟件（如果有誰知道煩請通知我）。在這種情況下，各商業公司（如HCR）主要依靠內部技術實力自主研發適合業務所需的分析功能。

高級篇

前面介紹的各種大數據分析工具，可應對的數據都在億級以下，也以結構化數據為主。當實際面臨以下要求： 億級以上/半實時性處理/非標準化複雜需求 ，通常就需要藉助編程（甚至藉助於Hadoop/Spark等分佈式計算框架）來完成相關的分析。 如果能掌握相關的編程語言能力，那研究員的分析能力將如虎添翼。

當前適合大數據處理的編程語言，包括：

R語言——最適合統計研究背景的人員學習，具有豐富的統計分析功能庫以及可視化繪圖函數可以直接調用。通過Hadoop-R更可支持處理百億級別的數據。 相比SAS，其計算能力更強，可解決更複雜更大數據規模的問題。

Python語言——最大的優勢是在文本處理以及大數據量處理場景，且易於開發。在相關分析領域，Python代替R的勢頭越來越明顯。

Java語言——通用性編程語言，能力最全面，擁有最多的開源大數據處理資源（統計、機器學習、NLP等等）直接使用。也得到所有分佈式計算框架（Hadoop/Spark）的支持。

前面的內容介紹了面向大數據研究的不同工具軟件/語言的特點和適用場景。 這些工具能夠極大增強研究員在大數據環境下的分析能力，但更重要的是研究員要發揮自身對業務的深入理解，從數據結果中洞察發現有深度的結果，這才是最有價值的。

以上是小編為大家分享的關於大數據研究常用軟件工具與應用場景的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多乾貨

echarts如何顯示.mat文件

echarts是百度研發的一款開源的JS圖表庫，提供商業產品常用圖表，底層基於ZRender（一個全新的輕量級canvas類庫），創建了坐標系，圖例，提示，工具箱等基礎組件，並在此上構建出折線圖、柱狀圖、散點圖、K線圖、餅圖、雷達圖、地圖、和弦圖、力導向布局圖、儀錶盤以及漏斗圖，同時支持任意維度的堆積和多圖表混合展現。

matplotlib是一個python的2D繪圖庫， tries to make easy things easy and hard things possible。紙筆工具，只需要簡單幾乎命令就可以實現可視化。

兩者相比較而言，都提供了豐富的demo,可以照着樣例直接套用，簡單修改即可滿足個性化使用。echarts更便捷快速，可視化效果絢麗高大上；matplotlib更隨心，可發揮創造空間更大。