A. python高級數據結構——堆
在一個 最小堆 (min heap) 中，如果 P 是 C 的一個父級節點，那麼 P 的 key（或 value) 應小於或等於 C 的對應值。 正因為此，堆頂元素一定是最小的，我們會利用這個特點求最小值或者第 k 小的值。
在一個 最大堆 (max heap) 中，P 的 key（或 value) 大於或等於 C 的對應值。
以python為例，說明堆的幾個常見操作，這里需要用到一個內置的包：heapq
python中使用堆是通過傳入一個數組，然後調用一個函數，在原地讓傳入的數據具備堆的特性
需要注意的是，heapify默認構造的是小頂堆（min heap），如果要構造大頂堆，思路是把所有的數值倒轉，既* -1，例如：
使用heapq提供的函數： heappop 來實現
具體使用方式參考 初始化Heapify
使用heapq提供的函數： heappush 來實現
同時heapq還提供另外一個函數： heappushpop ，能夠在一個函數實現push&pop兩個操作；順序是：先push再pop
根據官方文檔的描述，這個函數會比先在外圍先調用heappush，再調用heappop，效率更高
先pop數據再push數據，和heappushpop的順序是反著的； 同樣的，這樣調用的性能也會比先調用heappop再調用heappush更好
如果pop的時候隊列是空的，會拋出一個異常
可以通過 heapq.merge 將多個 已排序 的輸入合並為一個已排序的輸出，這個本質上不是堆；其實就是用兩個指針迭代
對於這個問題，有一個演算法題可以實現相同的功能
從 iterable 所定義的數據集中返回前 n 個最大/小元素組成的列表。
函數為： heapq.nlargest() | heapq.nsmallest()
heapq - Heap queue algorithm - Python 3.10.4 documentation
B. 數據分析：Python建模庫介紹
分析和構建模型時，通常需要結合使用pandas進行數據管理和構建模型庫。在機器學習領域，特徵工程是模型開發的關鍵部分，它涉及從原始數據集中提取對模型有幫助的有效信息的轉換過程。pandas與NumPy數組的結合點通常在於數據的載入、清洗和轉換。通過使用DataFrame的.values屬性，可以將數據轉換為NumPy數組，進行進一步的處理或分析。反之，從數組轉換回DataFrame，可以滿足數據分析和建模的需求。在數據處理中，需要特別注意數據類型，確保轉換的正確性和數據的同構性。
在構建模型描述時，Patsy是一個強大的工具，它提供了一種簡潔的基於字元串的公式語法，用於描述統計模型，特別是線性模型。Patsy能夠生成設計矩陣，為模型准備數據。例如，表示為 a + b 的公式並不意味著將a和b相加，而是用來創建模型設計矩陣的術語。使用patsy.dmatrices函數結合數據集和公式，可以生成設計矩陣，用於進一步的模型擬合。在模型中，截距項是一個慣例，通常包含在設計矩陣中，但可以通過修改公式來去除。此外，Patsy支持數據轉換，如標准化和中心化，通過內建的函數實現。
在建模過程中，數據預處理至關重要，包括處理非數值型數據。Patsy能夠將非數值型數據轉換為啞變數，方便模型的處理。在包含多個類型術語時，處理會更加復雜，但使用特定的方法可以分析模型，如ANOVA模型。在使用Patsy公式進行數據轉換時，要特別注意狀態變換，確保模型在新數據集上的准確預測。
statsmodels庫提供了廣泛的經典統計模型，包括線性模型、回歸模型和時間序列分析模型。它支持擬合多種模型，執行統計測試和數據探索。在評估線性模型時，statsmodels提供了多種介面，如OLS類用於最小二乘線性回歸。模型的擬合結果可以生成詳細診斷報告，包括估計的參數和統計指標。在時間序列分析中，statsmodels提供了自回歸過程、卡爾曼濾波和其他狀態空間模型。
scikit-learn是廣泛使用的Python機器學習庫，包含了多種監督和無監督學習方法。它提供了模型選擇、評估、數據轉換和持久化的工具，適用於分類、聚類、預測等任務。在處理數據集時，pandas與scikit-learn結合使用，可以進行數據預處理，例如處理缺失值。在構建預測模型時，scikit-learn提供了多種模型，如邏輯回歸，用於預測乘客是否能倖存於泰坦尼克號事件。通過交叉驗證技術，可以評估模型性能並調整參數以避免過擬合。最終，通過使用模型進行預測，可以實現樣本外數據的准確預測。
C. 如何用Python製作兩列數據（ x和y）的折線圖
要製作兩列數據（x和y）的折線圖，你可以使用各種數據可視化工具，如Excel、Python的matplotlib庫、R語言等。下面以Excel為例說明具體步驟：
1. 准備數據：首先，你需要有兩列數據，一列作為x軸，另一列作為y軸。這些數據可以是實驗數據、統計數據或其他任何形式的數據。
2. 打開Excel並輸入數據：打開Excel，創建一個新的工作表。在第一列中輸入你的x軸數據，在第二列中輸入你的y軸數據。
3. 選擇數據並插入折線圖：選中你輸入的兩列數據。然後，點擊Excel的“插入”選項卡，在圖表區域選擇“折線圖”。Excel會根據你的數據自動生成一個折線圖。
4. 自定義圖表：你可以根據需要自定義圖表的樣式、顏色、標題、坐標軸標簽等。Excel提供了豐富的自定義選項，以滿足不同的需求。
例子：
假設你有以下數據：
| X | Y |
| --- | --- |
| 1 | 2 |
| 2 | 4 |
| 3 | 6 |
| 4 | 8 |
| 5 | 10 |
你可以在Excel中按照上述步驟製作折線圖。首先，將數據輸入到Excel的工作表中。然後，選中這兩列數據，點擊“插入”選項卡，選擇“折線圖”。Excel會生成一個顯示x和y之間關系的折線圖。你可以添加標題、坐標軸標簽，並根據需要調整圖表的樣式和顏色。
為什麼選擇折線圖：
折線圖是一種常用的數據可視化工具，特別適用於展示兩個變數之間的關系，尤其是當其中一個變數是連續的（如時間、溫度等）時。通過折線圖，你可以清晰地看到數據的變化趨勢，從而更容易理解和分析數據。
靈活性和創造性：
雖然Excel是一種常用的工具，但製作折線圖並不局限於Excel。根據你的需求和偏好，你可以選擇使用其他工具，如Python的matplotlib庫或R語言。這些工具提供了更多的靈活性和創造性，允許你創建更復雜、更個性化的圖表。例如，你可以使用matplotlib庫在Python中創建動態折線圖，或者使用R語言創建互動式折線圖。
D. 大數據分析如何利用python創建數據透視表
數據透視表，作為大數據分析中的重要工具，將數據進行分類匯總，實現快速理解數據的目的。其核心邏輯在於，從原始數據出發，通過行和列的交叉，形成「二維表」，直觀呈現數據之間的關聯性。
數據透視表，常稱為分類匯總表，其結構包括行（分類變數）、列（分類變數）的交叉部分。比如，以班級為行，科目為列，交叉處顯示各科平均分。透視表的構建，可藉助Python語言，通過pandas庫的pivot_table函數實現，如代碼所示。
為了進一步可視化透視表，堆疊條形圖成為一種有效方式。以航空公司為例，通過橫條形圖，可快速觀察不同公司的目的地客運人數分布。不同公司用不同條形表示，條形內部的不同顏色代表不同目的地，直觀且易於理解。
深入案例分析，以全球2019年前十大航空公司的前十大目的地城市為例。數據准備階段，首先明確客運分類標准，通常以class = F標記。接著，運用groupby和nlargest函數篩選出前十大客運人數最多的航空公司。然後，查看這些公司的貨運情況，利用索引檢索數據，找出前十大航空公司的客運目的地城市，進行排序後篩選出前十。
綜上所述，數據透視表在大數據分析中扮演著重要角色，通過Python實現，不僅能夠快速匯總分類數據，還能結合可視化工具如堆疊條形圖，為決策提供直觀的依據。實現這一過程的關鍵在於理解數據透視表的基本邏輯，並靈活運用數據處理與可視化技術。