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本文目錄一覽：

• 1、python如何表示a+bi這個複數？注意實部虛部是字母而不是確定常數
• 2、python 可視化界面怎麼做
• 3、python數據分析師需要掌握什麼技能？
• 4、python 二分查找演算法函數bi_search(),該函數實現檢索任意一個整數在 prime() 函數生成的
• 5、現在市場上有PowerBi或者Tableau可以做很好的圖表，那還有人用Python來製作可視化圖表嗎？有什麼優點？

python如何表示a+bi這個複數？注意實部虛部是字母而不是確定常數

python可以使用內置函數complex()創建一個複數對象：

c = complex(a, b)

則c是一個值為a+bi的複數對象。

python 可視化界面怎麼做

首先，如果沒有安裝python和PyQt軟體的請先直接搜索下載並安裝。python是一個開源軟體，因此都是可以在網上免費下載的，最新版本即可。下載完成後，我們先打開PyQt designer。

2

打開後，首先是一個默認的新建窗口界面，在這裡我們就選擇默認的窗口即可。

3

現在是一個完全空白的窗口。第一步我們要先把所有的設計元素都拖進這個窗口。我們先拖入一個「Label」，就是一個不可編輯的標籤。

隨後我們再拖入一個可以編輯的「Line Edit」

最後我們拖入最後一個元素：「PushButton」按鈕，也就是平時我們所點的確定。

目前我們已經把所有所需要的元素都拖入了新建的窗口。對於每一個元素，我們都可以雙擊進行屬性值的修改，此時我們僅需要雙擊改個名字即可

此時我們已經完成了一半，接下來需要對動作信號進行操作。我們需要先切入編輯信號的模式

此時把滑鼠移動到任意元素，都會發現其變成紅色，代表其被選中。

當我們選中pushbutton後，繼續拖動滑鼠指向上面的line edit，會發現由pushbutton出現一個箭頭指向了line edit，代表pushbutton的動作會對line edit進行操作。

隨即會彈出一個配置連接窗口。左邊的是pushbutton的操作，我們選擇clicked()，即點擊pushbutton。

右邊是對line edit的操作，我們選擇clear()，即清楚line edit中的內容。

最後我們點擊確定。

保存完成後，我們在PyQt中的操作就已經完成了。保存的文件名我們命名為test，PyQt生成的設計文件後綴是.ui。

python數據分析師需要掌握什麼技能？

首先是基礎篇

1、首先是Excel，貌似這個很簡單，其實未必。Excel不僅能夠做簡單二維表、複雜嵌套表，能畫折線圖/Column chart/Bar chart/Area chart/餅圖/雷達圖/Combo char/散點圖/Win Loss圖等，而且能實現更高級的功能，包括透視表（類似於BI的多維分析模型Cube），以及Vlookup等複雜函數，處理100萬條以內的數據沒有大問題。最後，很多更高級的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的開發工具。

2. SQL（資料庫）

我們都知道數據分析師每天都會處理海量的數據，這些數據來源於資料庫，那麼怎麼從資料庫取數據？如何建立兩表、三表之間的關係？怎麼取到自己想要的特定的數據？等等這些數據選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。

3. 統計學基礎

數據分析的前提要對數據有感知，數據如何收集？數據整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數據的平均值是什麼？數據的最大值最小值指什麼？數據相關與回歸、時間序列分析和預測等等。

4、掌握可視化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具體看企業用什麼工具，像我之前用的是FineBI。這些工具做可視化非常方便，特別是分析報告能含這些圖，一定會吸引高層領導的眼球，一目了然了解，洞察業務的本質。另外，作為專業的分析師，用多維分析模型Cube能夠方便地自定義報表，效率大大提升。

進階階段需要掌握的：

1、系統的學好統計學

純粹的機器學習講究演算法預測能力和實現，但是統計一直就強調「可解釋性」。比如說，針對今天微博股票發行就上升20%，你把你的兩個預測股票上漲還是下跌的model套在新浪的例子上，然後給你的上司看。統計學就是這樣的作用。

數據挖掘相關的統計方法（多元Logistic回歸分析、非線性回歸分析、判別分析等）

定量方法（時間軸分析、概率模型、優化）

決策分析（多目的決策分析、決策樹、影響圖、敏感性分析）

樹立競爭優勢的分析（通過項目和成功案例學習基本的分析理念）

資料庫入門（數據模型、資料庫設計）

預測分析（時間軸分析、主成分分析、非參數回歸、統計流程式控制制）

數據管理（ETL（Extract、Transform、Load）、數據治理、管理責任、元數據）

優化與啟發（整數計劃法、非線性計劃法、局部探索法、超啟發（模擬退火、遺傳演算法））

大數據分析（非結構化數據概念的學習、MapReduce技術、大數據分析方法）

數據挖掘（聚類（k-means法、分割法）、關聯性規則、因子分析、存活時間分析）

其他，以下任選兩門（社交網路、文本分析、Web分析、財務分析、服務業中的分析、能源、健康醫療、供應鏈管理、綜合營銷溝通中的概率模型）

風險分析與運營分析的計算機模擬

軟體層面的分析學（組織層面的分析課題、IT與業務用戶、變革管理、數據課題、結果的展現與傳達方法）

2、掌握AI Machine Learning演算法，會用工具（比如Python/R）進行建模。

傳統的BI分析能回答過去發生了什麼？現在正在發生什麼？但對於未來會發生什麼？必須靠演算法。雖然像Tableau、FineBI等自助式BI已經內置了一部分分析模型，但是分析師想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的數據挖掘工具。另外大數據之間隱藏的關係，靠傳統工具人工分析是不可能做到的，這時候交由演算法去實現，無疑會有更多的驚喜。

其中，面向統計分析的開源編程語言及其運行環境「R」備受矚目。R的強項不僅在於其包含了豐富的統計分析庫，而且具備將結果進行可視化的高品質圖表生成功能，並可以通過簡單的命令來運行。此外，它還具備稱為CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包擴展機制，通過導入擴展包就可以使用標準狀態下所不支持的函數和數據集。R語言雖然功能強大，但是學習曲線較為陡峭，個人建議從python入手，擁有豐富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。

以上我的回答希望對你有所幫助

python 二分查找演算法函數bi_search(),該函數實現檢索任意一個整數在 prime() 函數生成的

def prime(n):

    if n=2:

        return []

    result=[False,False]+[True]*(n-2)

    for i in range(len(result)):

        if result[i]==True:

            for j in range(2*i,len(result),i):

                result[j]=False

    return [i for i in range(len(result)) if result[i]==True]

def bi_search(prime,primelist,start,end):

    if startend :

        return -1

    mid=(start+end)//2

    if primelist[mid]==prime:

        return mid

    elif primelist[mid]prime:                

        end=mid-1

    else:

        start=mid+1

    return bi_search(prime,primelist,start,end)

if __name__==’__main__’:

    n=int(raw_input())

    primelist=prime(n)

    num=raw_input()

    while num:

        num=int(num)

        index=bi_search(num,primelist,0,len(primelist)-1)

        print(index)

        num=raw_input()

現在市場上有PowerBi或者Tableau可以做很好的圖表，那還有人用Python來製作可視化圖表嗎？有什麼優點？

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提取碼：yz10

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前置課程-Python在諮詢、金融、四大等領域的應用以及效率提升

Python基礎知識

Python入門：基於Anaconda與基於Excel的Python安裝和界面

簡單的數學計算

Python數據分析-時間序列2-數據操作與繪圖

Python數據分析-時間序列3-時間序列分解

……