各位老鐵們好，相信很多人對python百度百科都不是特別的了解，因此呢，今天就來為大家分享下關于python百度百科以及python和java和c++哪個更值得學的問題知識，還望可以幫助大家，解決大家的一些困惑，下面一起來看看吧！
python可視化界面怎么做
本文所演示的的可視化方法
散點圖（Scatterplot)
直方圖(Histogram）
小提琴圖（Violinplot)
特征兩兩對比圖（Pairplot）
安德魯斯曲線(Andrewscurves)
核密度圖(Kerneldensityestimationplot)
平行坐標圖（Parallelcoordinates）
Radviz（力矩圖？）
熱力圖(Heatmap)
氣泡圖(Bubbleplot)
這里主要使用Python一個流行的作圖工具:Seabornlibrary，同時Pandas和bubbly輔助。為什么Seaborn比較好？
因為很多時候數據分析，建模前，都要清洗數據，清洗后數據的結果總要有個格式，我知道的最容易使用，最方便輸入模型,最好畫圖的格式叫做"TidyData"(WickhamH.Tidydata[J].JournalofStatisticalSoftware,2014,59(10):1-23.)其實很簡單，TidyData格式就是：
每條觀察（記錄）自己占一行
觀察（記錄）的每個特征自己占一列
舉個例子，我們即將作圖的數據集IRIS就是TidyData（IRIS（IRIS數據集）_百度百科）：
Iris數據集是常用的分類實驗數據集，由Fisher,1936收集整理。Iris也稱鳶尾花卉數據集，是一類多重變量分析的數據集。數據集包含150個數據集，分為3類，每類50個數據，每個數據包含4個屬性。可通過花萼長度，花萼寬度，花瓣長度，花瓣寬度4個屬性預測鳶尾花卉屬于（Setosa，Versicolour，Virginica）三個種類中的哪一類。
該數據集包含了5個屬性：
Sepal.Length（花萼長度），單位是cm;
Sepal.Width（花萼寬度），單位是cm;
Petal.Length（花瓣長度），單位是cm;
Petal.Width（花瓣寬度），單位是cm;
種類：IrisSetosa（山鳶尾）、IrisVersicolour（雜色鳶尾），以及IrisVirginica（維吉尼亞鳶尾）。
IRIS數據可以看到，每條觀察（ID=0,1,2...）自己占一行，每個特征(四個部位長/寬度，種類）自己占一列。Seaborn就是為TidyData設計的，所以方便使用。
所以這個數據集有6列，6個特征，很多時候做可視化就是為了更好的了解數據，比如這里就是想看每個種類的花有什么特點，怎么樣根據其他特征把花分為三類。我個人的喜好是首先一張圖盡量多的包含數據點，展示數據信息，從中發現規律。我們可以利用以下代碼完全展示全部維度和數據這里用的bubbly：
三維圖，全局觀察Python做出來，其實是一張可以拖動角度，放大縮小的圖，拖一拖看各角度視圖會發現三類還是分的挺明顯的。Github上這個bubbly還是很厲害的，方便。
接下來開始做一些基礎的可視化，沒有用任何修飾，代碼只有最關鍵的畫圖部分，可視化作為比賽的一個基礎和開端，個人理解做出的圖能看就行，美不美無所謂，不美也不扣分。因為
散點圖，可以得到相關性等信息，比如基本上SepalLengthCm越大，SepalWidthCm越大
散點圖使用Jointplot,看兩個變量的分布，KDE圖，同時展示對應的數據點
就像上一篇說的，比賽中的每個環節都至關重要，很有必要看下這些分布直方圖，kde圖，根據這些來處理異常值等，這里請教，為什么畫了直方圖還要畫KDE？？我理解說的都是差不多的東西。
關于KDE:"由于核密度估計方法不利用有關數據分布的先驗知識，對數據分布不附加任何假定，是一種從數據樣本本身出發研究數據分布特征的方法，因而，在統計學理論和應用領域均受到高度的重視。"
無論如何，我們先畫直方圖，再畫KDE
直方圖KDE圖這里通過KDE可以說，由于Setosa的KDE與其他兩種沒有交集，直接可以用Petailength線性區分Setosa與其他兩個物種。
Pairplot箱線圖，顯示一組數據分散情況的統計圖。形狀如箱子。主要用于反映原始數據分布的特征，關鍵的5個黑線是最大值、最小值、中位數和兩個四分位數。在判斷異常值，處理異常值時候有用。
BoxPlot小提琴圖
Violinplot這個Andrewscurves很有趣，它是把所有特征組合起來，計算個值，展示該值，可以用來確認這三個物種到底好不好區分，維基百科的說法是“Ifthereisstructureinthedata,itmaybevisibleintheAndrews'curvesofthedata.”（Andrewsplot-Wikipedia）
Andrews'curvesradvizRadviz可視化原理是將一系列多維空間的點通過非線性方法映射到二維空間的可視化技術，是基于圓形平行坐標系的設計思想而提出的多維可視化方法。圓形的m條半徑表示m維空間，使用坐標系中的一點代表多為信息對象，其實現原理參照物理學中物體受力平衡定理。多維空間的點映射到二維可視空間的位置由彈簧引力分析模型確定。(Radviz可視化原理-CSDN博客)，能展示一些數據的可區分規律。
數值是皮爾森相關系數，淺顏色表示相關性高，比如Petal.Length（花瓣長度）與Petal.Width（花瓣寬度）相關性0.96，也就是花瓣長的花，花瓣寬度也大，也就是個大花。
不過，現在做可視化基本上不用python了，具體為什么可以去看我的寫的文章，我拿python做了爬蟲，BI做了可視化，效果和速度都很好。
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臺。
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：①可以完成從數據庫取數（有整合數據功能）—設計報表模板—數據展示的過程。②類似excel做報表，一張模板配合參數查詢可以代替幾十張報表。
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，能夠實現平臺展示，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；
這些是我見過比較常用的，對數據探索有幫助的可視化方法。
如何看待百度百科對藍領的解釋中寫了Java程序員
百度百科在昨天，關于藍領的解釋中，出現了“指的是一切以技術含量低的重復性體力勞動和低技術含量的辦公室人員為主的工資收入者，如一般工礦工人、農業工人、建筑工人、碼頭工人、銷售和Java程序員”。
這一下子讓Java程序員們不淡定了。百度百科的評論區也同樣熱鬧了起來。
各種各樣的評論可以說是漫天飛。有的說，為啥要單說Java，PythonPHP就高端了？有的說，Java就是藍領。當然，由于這個問題，百度百科已經再次進行了編輯，現在已經看不到Java程序員的字眼了。
不過，這不得不讓人對百度百科的編輯審核機制提出質疑。雖然作為程序員，我們常常自嘲自己是碼農，也愿意承認自己是藍領，但是，這不代表我們的工作就是沒有技術含量的簡單重復的勞動。
而且，在百度同樣有著一大批Java的程序員吧，他們也是這種認知？認為自己的工作沒有技術含量嗎？
如何看待Python之父再發聲：我們能為中國的“996”程序員做什么
python之父說：996工作制是沒有人性的。
近日鬧得沸沸揚揚的GitHub上的996ICU項目帶來了全社會對996工作制的思考。
大部分程序員表示看熱鬧雖然也沒有抱什么斷絕996的期望，而非996員工尤其是不是程序員的表示“又想高薪又不想加班，哪有這么好的事情”。
這也不無道理，作為Java程序員，本人最近很少加班，工資也不高，而那些大廠比如華為阿里，加班強度非常大但是錢也給到位了。
前陣子看見有人在職言上說三月份連續加了二十多天班，加班工資14000，并表示四月份不想加班了。
網友紛紛表示：這加班工資都已經比我全部工資高了。
所以我們要怎么拯救“996”程序員呢？這是很糾結的事情，處在領導位置管理層位置的人，他們是喜歡讓員工加班的，這樣可以壓縮時間，趕項目進度，有人說不喜歡996的一般都是普通程序員。這也是話糙理不糙，但是你要想想初級程序員上班只是為了工資，又不是那些技術管理層有股份有分紅，一個是為了打工一個是為了自己的事業。對待加班的態度也不能一起比較了。
宇文氏提議：
996加班可以，請給足加班工資，平時加班也算錢。并且需要有部門監管勞動法上的條例是否這些公司的強度都符合，即使是996也不能強制，只能偶爾出現。這個不是普通程序員可以去干預的，需要被上面重視方可。
關注“極客宇文氏”，一名熱心有料的軟件工程師。怎么理解Python的裝飾器
關于你的疑惑，我給你做以下總結，希望對你有幫助
理解Python裝飾器(Decorator)
Python裝飾器看起來類似Java中的注解，然鵝和注解并不相同，不過同樣能夠實現面向切面編程。
想要理解Python中的裝飾器，不得不先理解閉包（closure）這一概念。
閉包看看維基百科中的解釋：
在計算機科學中，閉包（英語：Closure），又稱詞法閉包（LexicalClosure）或函數閉包（functionclosures），是引用了自由變量的函數。這個被引用的自由變量將和這個函數一同存在，即使已經離開了創造它的環境也不例外。
官方的解釋總是不說人話，but--talkischeap，showmethecode:
是一個局部變量，在函數執行之后應該就不會存在了。但是嵌套函數引用了這個變量，將這個局部變量封閉在了嵌套函數中，這樣就形成了一個閉包。
結合這個例子再看維基百科的解釋，就清晰明了多了。閉包就是引用了自有變量的函數，這個函數保存了執行的上下文，可以脫離原本的作用域獨立存在。
下面來看看Python中的裝飾器。
裝飾器一個普通的裝飾器一般是這樣：
這樣就定義了一個打印出方法名及其參數的裝飾器。
調用之：
輸出：
裝飾器在使用時，用了語法，讓人有些困擾。其實，裝飾器只是個方法，與下面的調用方式沒有區別：
語法只是將函數傳入裝飾器函數，并無神奇之處。
值得注意的是，這是python提供的裝飾器。它能把原函數的元信息拷貝到裝飾器里面的func函數中。函數的元信息包括docstring、name、參數列表等等。可以嘗試去除，你會發現的輸出變成了wrapper。
帶參數的裝飾器裝飾器允許傳入參數，一個攜帶了參數的裝飾器將有三層函數，如下所示：
看到這個代碼是不是又有些疑問，內層的decorator函數的參數func是怎么傳進去的？和上面一般的裝飾器不大一樣啊。
其實道理是一樣的，將其語法去除，恢復函數調用的形式一看就明白了：
輸出結果與正常使用裝飾器相同：
至此，裝飾器這個有點費解的特性也沒什么神秘了。
裝飾器這一語法體現了Python中函數是第一公民，函數是對象、是變量，可以作為參數、可以是返回值，非常的靈活與強大。
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