大家好，今天来为大家分享python数据分析论文选题的一些知识点，和python不建议reduce的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

本文目录

1. python数据分析论文选题
2. 学Python有哪些用处
3. Python的优势和缺陷是什么
4. Python和java二选一该学哪个

python数据分析论文选题

1基于MapReduce的气候数据的分析

2基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现

3基于概率图模型的蛋白质功能预测

4基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现

5基于hbase搜索引擎的设计与实现

6基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现

7客户潜在价值评估系统的设计与实现

8基于神经网络的文本分类的设计与实现

学Python有哪些用处

我是老李，我来回答你的问题

Python现在几乎是全民学习的状态了，小到小学教材，大到高中大学，都用对应的教材和考试。

为什么学Python？因为Python简单、入门快。

首先说你问的，Python有什么用途？

我发现有Python主要有以下五大主要用途：

一、Web开发

Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。

Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。

常用的web开发框架有：Django、Flask、Tornado等。

许多知名的互联网企业将python作为主要开发语言：豆瓣、知乎、果壳网、Google、NASA、YouTube、Facebook……

由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多App和游戏的服务器端也同样用Python实现。

二、网络爬虫

许多人对编程的热情始于好奇，终于停滞。

距离真枪实干做开发有技术差距，也无人指点提带，也不知当下水平能干嘛？就在这样的疑惑循环中，编程技能止步不前，而爬虫是最好的进阶方向之一。

网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容，现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了，如：

从各大网站爬取商品折扣信息，比较获取最优选择；

对社交网络上发言进行收集分类，生成情绪地图，分析语言习惯；

爬取网易云音乐某一类歌曲的所有评论，生成词云；

按条件筛选获得豆瓣的电影书籍信息并生成表格……

应用实在太多，几乎每个人学习爬虫之后都能够通过爬虫去做一些好玩有趣有用的事。

三、人工智能

人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架，大多是Python的实现，为什么呢？

因为Python有很多库很方便做人工智能，比如numpy,scipy做数值计算的，sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib将数据可视化的。在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。

人工智能的核心算法大部分还是依赖于C/C++的，因为是计算密集型，需要非常精细的优化，还需要GPU、专用硬件之类的接口，这些都只有C/C++能做到。

而Python是这些库的APIbinding，使用Python是因为CPython的胶水语言特性，要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口，Python是最容易的，比其他语言的门槛要低不少，尤其是使用Cython的时候。

四、数据分析

数据分析处理方面，Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于Hadoop-MapReduce和Spark，都可以直接使用Python完成计算逻辑，这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。

五、自动化运维

Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器，使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。Python中也包含许多方便的工具，从调控ssh/sftp用的paramiko，到监控服务用的supervisor，再到bazel等构建工具，甚至conan等用于C++的包管理工具，Python提供了全方位的工具集合，而在这基础上，结合Web，开发方便运维的工具会变得十分简单。

更多学习干货，欢迎关注我哦！

Python的优势和缺陷是什么

首先感谢邀请，目前Python可以大致分为Python2和Python3。

针对Python的优势和缺陷网络资料

python语言的优势

⑴作为初学python的科班出身的小白，python非常简单，非常适合人类阅读。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格！Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

⑵易学。python虽然是用c语言写的，但是它摈弃了c中非常复杂的指针，简化了python的语法。

⑶Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。Python希望看到一个更加优秀的人创造并经常改进。

⑷可移植性————由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、PalmOS、QNX、VMS、Psion、AcomRISCOS、VxWorks、PlayStation、SharpZaurus、WindowsCE甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的Android平台！

⑸在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。事实上，由于你不再需要担心如何编译程序，如何确保连接转载正确的库等等，所有这一切使得使用Python更加简单。由于你只需要把你的Python程序拷贝到另外一台计算机上，它就可以工作了，这也使得你的Python程序更加易于移植。

⑹Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。与其他主要的语言如C++和Java相比，Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

⑺可扩展性和可嵌入性。如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。

⑻丰富的库。Python标准库确实很庞大。python有可定义的第三方库可以使用。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。记住，只要安装了Python，所有这些功能都是可用的。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。

⑼Python确实是一种十分精彩又强大的语言。它合理地结合了高性能与使得编写程序简单有趣的特色。

⑽规范的代码。Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。

python语言的缺陷

很多时候不能将程序连写成一行，如importsys;foriinsys.path:printi。而perl和awk就无此限制，可以较为方便的在shell下完成简单程序，不需要如Python一样，必须将程序写入一个.py文件。（对很多用户而言这也不算是限制）

⑴运行速度，有速度要求的话，用C++改写关键部分吧。不过对于用户而言，机器上运行速度是可以忽略的。因为用户根本感觉不出来这种速度的差异。

⑵既是优点也是缺点，python的开源性是的Python语言不能加密，但是目前国内市场纯粹靠编写软件卖给客户的越来越少，网站和移动应用不需要给客户源代码，所以这个问题就是问题了。国随着时间的推移，很多国内软件公司，尤其是游戏公司，也开始规模使用他。

⑶构架选择太多（没有像C#这样的官方.net构架，也没有像ruby由于历史较短，构架开发的相对集中。RubyonRails构架开发中小型web程序天下无敌）。不过这也从另一个侧面说明，python比较优秀，吸引的人才多，项目也多。

Python版本大致可以划分为Python3.x和Python2.x版本，他们的区别比较明显。参考网络资料http://www.cnblogs.com/codingmylife/archive/2010/06/06/1752807.html

1.性能方面

Py3.0运行pystonebenchmark的速度比Py2.5慢30%。Guido认为Py3.0有极大的优化空间，在字符串和整形操作上可

以取得很好的优化结果。

Py3.1性能比Py2.5慢15%，还有很大的提升空间。

2.编码

Py3.X源码文件默认使用utf-8编码，这就使得以下代码是合法的：

>>>中国='china'

>>>print(中国)

china

3.语法

1）去除了<>，全部改用!=

2）去除``，全部改用repr()

3）关键词加入as和with，还有True,False,None

4）整型除法返回浮点数，要得到整型结果，请使用//

5）加入nonlocal语句。使用noclocalx可以直接指派外围（非全局）变量

6）去除print语句，加入print()函数实现相同的功能。同样的还有exec语句，已经改为exec()函数

例如：

2.X:print"Theansweris",2*2

3.X:print("Theansweris",2*2)

2.X:printx,#使用逗号结尾禁止换行

3.X:print(x,end="")#使用空格代替换行

2.X:print#输出新行

3.X:print()#输出新行

2.X:print>>sys.stderr,"fatalerror"

3.X:print("fatalerror",file=sys.stderr)

2.X:print(x,y)#输出repr((x,y))

3.X:print((x,y))#不同于print(x,y)!

7）改变了顺序操作符的行为，例如x<y，当x和y类型不匹配时抛出TypeError而不是返回随即的bool值

8）输入函数改变了，删除了raw_input，用input代替：

2.X:guess=int(raw_input('Enteraninteger:'))#读取键盘输入的方法

3.X:guess=int(input('Enteraninteger:'))

9）去除元组参数解包。不能def(a,(b,c)):pass这样定义函数了

10）新式的8进制字变量，相应地修改了oct()函数。

2.X的方式如下：

>>>0666

438

>>>oct(438)

'0666'

3.X这样：

>>>0666

SyntaxError:invalidtoken(<pyshell#63>,line1)

>>>0o666

438

>>>oct(438)

'0o666'

11）增加了2进制字面量和bin()函数

>>>bin(438)

'0b110110110'

>>>_438='0b110110110'

>>>_438

'0b110110110'

12）扩展的可迭代解包。在Py3.X里，a,b,*rest=seq和*rest,a=seq都是合法的，只要求两点：rest是list

对象和seq是可迭代的。

13）新的super()，可以不再给super()传参数，

>>>classC(object):

def__init__(self,a):

print('C',a)

>>>classD(C):

def__init(self,a):

super().__init__(a)#无参数调用super()

>>>D(8)

C8

<__main__.Dobjectat0x00D7ED90>

14）新的metaclass语法：

classFoo(*bases,**kwds):

pass

15）支持classdecorator。用法与函数decorator一样：

>>>deffoo(cls_a):

defprint_func(self):

print('Hello,world!')

cls_a.print=print_func

returncls_a

>>>@foo

classC(object):

pass

>>>C().print()

Hello,world!

classdecorator可以用来玩玩狸猫换太子的大把戏。更多请参阅PEP3129

4.字符串和字节串

1）现在字符串只有str一种类型，但它跟2.x版本的unicode几乎一样。

2）关于字节串，请参阅“数据类型”的第2条目

5.数据类型

1）Py3.X去除了long类型，现在只有一种整型——int，但它的行为就像2.X版本的long

2）新增了bytes类型，对应于2.X版本的八位串，定义一个bytes字面量的方法如下：

>>>b=b'china'

>>>type(b)

<type'bytes'>

str对象和bytes对象可以使用.encode()(str->bytes)or.decode()(bytes->str)方法相互转化。

>>>s=b.decode()

>>>s

'china'

>>>b1=s.encode()

>>>b1

b'china'

3）dict的.keys()、.items和.values()方法返回迭代器，而之前的iterkeys()等函数都被废弃。同时去掉的还有

dict.has_key()，用in替代它吧

6.面向对象

1）引入抽象基类（AbstraactBaseClasses，ABCs）。

2）容器类和迭代器类被ABCs化，所以cellections模块里的类型比Py2.5多了很多。

>>>importcollections

>>>print('\n'.join(dir(collections)))

Callable

Container

Hashable

ItemsView

Iterable

Iterator

KeysView

Mapping

MappingView

MutableMapping

MutableSequence

MutableSet

NamedTuple

Sequence

Set

Sized

ValuesView

__all__

__builtins__

__doc__

__file__

__name__

_abcoll

_itemgetter

_sys

defaultdict

deque

另外，数值类型也被ABCs化。关于这两点，请参阅PEP3119和PEP3141。

3）迭代器的next()方法改名为__next__()，并增加内置函数next()，用以调用迭代器的__next__()方法

4）增加了@abstractmethod和@abstractproperty两个decorator，编写抽象方法（属性）更加方便。

7.异常

1）所以异常都从BaseException继承，并删除了StardardError

2）去除了异常类的序列行为和.message属性

3）用raiseException(args)代替raiseException,args语法

4）捕获异常的语法改变，引入了as关键字来标识异常实例，在Py2.5中：

>>>try:

...raiseNotImplementedError('Error')

...exceptNotImplementedError,error:

...printerror.message

...

Error

在Py3.0中：

>>>try:

raiseNotImplementedError('Error')

exceptNotImplementedErroraserror:#注意这个as

print(str(error))

Error

5）异常链，因为__context__在3.0a1版本中没有实现

8.模块变动

1）移除了cPickle模块，可以使用pickle模块代替。最终我们将会有一个透明高效的模块。

2）移除了imageop模块

3）移除了audiodev,Bastion,bsddb185,exceptions,linuxaudiodev,md5,MimeWriter,mimify,popen2,

rexec,sets,sha,stringold,strop,sunaudiodev,timing和xmllib模块

4）移除了bsddb模块(单独发布，可以从http://www.jcea.es/programacion/pybsddb.htm获取)

5）移除了new模块

6）os.tmpnam()和os.tmpfile()函数被移动到tmpfile模块下

7）tokenize模块现在使用bytes工作。主要的入口点不再是generate_tokens，而是tokenize.tokenize()

9.其它方面

1）xrange()改名为range()，要想使用range()获得一个list，必须显式调用：

>>>list(range(10))

[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

2）bytes对象不能hash，也不支持b.lower()、b.strip()和b.split()方法，但对于后两者可以使用b.strip(b’

\n\t\r\f’)和b.split(b’‘)来达到相同目的

3）zip()、map()和filter()都返回迭代器。而apply()、callable()、coerce()、execfile()、reduce()和reload

()函数都被去除了

现在可以使用hasattr()来替换callable().hasattr()的语法如：hasattr(string,'__name__')

4）string.letters和相关的.lowercase和.uppercase被去除，请改用string.ascii_letters等

5）如果x<y的不能比较，抛出TypeError异常。2.x版本是返回伪随机布尔值的

6）__getslice__系列成员被废弃。a[i:j]根据上下文转换为a.__getitem__(slice(I,j))或__setitem__和

__delitem__调用

7）file类被废弃，在Py2.5中：

>>>file

<type'file'>

在Py3.X中：

>>>file

Traceback(mostrecentcalllast):

File"<pyshell#120>",line1,in<module>

file

NameError:name'file'isnotdefined

Python相比Java的优势也有很多

1.Python作为动态语言更适合初学编程者。Python可以让初学者把精力集中在编程对象和思维方法上，而不用去担心语法、类型等等外在因素。而Python清晰简洁的语法也使得它调试起来比Java简单的多。

2.Python有一些Java没有的强大的架构，可以表达非常复杂的逻辑

3.Python有非常强大的支持异步的框架如EventletNetworkingLibrary，而据Java要实现这些功能就复杂的多。因此Python适合一些可扩展的后台应用。

Python和java二选一该学哪个

这两种语言渗透力惊人，都是不可多得的编程语言，无论从应用领域还是从入门的方便性来讲都极其相似。

如果从发展的态势看JAVA占了先天优势，所以目前从数量上讲处于绝对优势，目前渗透到各个领域，而且在语言快速更迭的时代下，并没有显得落伍而且有点老而弥坚的感觉，无数优秀的开源框架层出不穷的出现也助推了JAVA语言的强势地位。

JAVA诞生之初其实为了发扬面相对象语言编程，面向对象的老祖宗是c++但是由于语法细节太多，导致很多初学者望而却步，JAVA就是在这种历史背景下诞生的，最初都称为JAVA脚本，一般而言脚本语言都言简意赅，学习起来相对比较方便，现在在编程语言大爆发的时期如果还称为脚本显得有点矫情了。

和JAVA同级别诞生的还有微软的c#从生命力上比较，现在答案已经非常清晰了，这本身说明了开源的力量，再加上近年安卓系统的加入，又助推了JAVA一把。在这个时期学习JAVA也不能说是过时，工作岗位多的是。

Python是近年来发展势头非常猛烈的编程语言，赶上大数据以及人工智能概念的大普及，把这门语言推向了高潮点，Python算是现在意义上的脚本语言，所以入门上来说比JAVA简单一些，很多大量现成的类库可以直接调用，而且实战一些看似非常复杂的功能利用Python能够轻松的搞定。

Python主要在人工智能，运维，网络爬虫，图形绘制，数据处理等等方面都有渗透所以新时代的编程语言必然有Python语言，而且入门通俗易懂，欧美国家孩子学习编程的首选语言基本上是Python，在国内中学开设的编程语言也准备选用这门语言了，有前景，又好学，不错的选择。

回到正题在两者拿不定主意的情况下，这个状态下就要考虑自身的状态了，如果觉得基础还可以选择JAVA，而后切换到Python，基础很差直接开始Python。

希望能帮到你

如果觉得有收获就点赞或者关注头条号，一起玩编程。

好了，关于python数据分析论文选题和python不建议reduce的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！