numpyjava

㈠ 大数据学python还是java

今天给大家介绍一下关于如何选择大数据的编程语言？

首先比如有一个大数据项目，你知道问题领域(problemdomain)，也知道使用什么基础设施，甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据，但是有一个决定迟迟未能做出：

我该选择哪种语言?(或者可能更有针对性的问题是，我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言?这个问题不会推迟太久，迟早要定夺。

如何选择大数据的编程语言

当然，没有什么阻止得了你使用其他机制(比如XSLT转换)来处理大数据工作。但通常来说，如今大数据方面有多种语言可以选择，比如Java、Python、R和Scala。那么，你该选择哪种语言?为何要选择它，或者说何时选择它? 下面我们照着介绍Python和Java这两种语言。

Python

如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。十多年来，Python在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理(NLP)等领域。因而，如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。同样，说到神经网络，Python同样游刃有余，有Theano和Tensorflow;随后还有面向机器学习的scikit-learn，以及面向数据分析的NumPy和Pandas。

还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式，将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。这一直是Python的杀手级功能之一，不过这年头，这个概念证明大有用途，以至于出现在了奉行读取-读取-输出-循环(REPL)概念的几乎所有语言上，包括Scala和R。

Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对SparkStreaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此)。

Java

最终，总是少不了Java――这种语言没人爱，被遗弃，归一家只有通过起诉谷歌才有钱可赚时才似乎关心它的公司(注：Oracle)所有，完全不时髦。只有企业界的无人机才使用Java!不过，Java可能很适合你的大数据项目。想一想HadoopMapRece，它用Java编写。HDFS呢?也用Java来编写。连Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行(使用Clojure和Scala)，这意味着Java是这些项目中的“一等公民”。另外还有像GoogleCloudDataflow(现在是ApacheBeam)这些新技术，直到最近它们还只支持Java。

Java也许不是摇滚明星般备受喜爱的首选语言。但是由于研发人员在竭力理清Node.js应用程序中的一套回调，使用Java让你可以访问一个庞大的生态系统(包括分析器、调试器、监控工具以及确保企业安全和互操作性的库)，以及除此之外的更多内容，大多数内容在过去二十年已久经考验(很遗憾，Java今年迎来21岁，我们都老矣)。

炮轰Java的一个主要理由是，非常繁琐冗长，而且缺少交互式开发所需的REPL(R、Python和Scala都有)。我见过10行基于Scala的Spark代码迅速变成用Java编写的变态的200行代码，还有庞大的类型语句，它们占据了屏幕的大部分空间。然而，Java8中新的Lambda支持功能对于改善这种情况大有帮助。Java从来不会像Scala那么紧凑，但是Java8确确实实使得用Java进行开发不那么痛苦。

你该使用哪种语言用于大数据项目?恐怕这还得“视情况而定”。如果跨GPU进行NLP或密集的神经网络处理，Python是很好的选择。如果想要一种加固的、面向生产环境的数据流解决方案，又拥有所有重要的操作工具，Java绝对是出色的选择。

推荐课程：python基础语法全讲解视频（马哥教育2014版）

㈡ Java做大数据分析比Python做大数据分析有什么优势

Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具
java是计算机的一门编程语言；可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种；大数据属于互联网方向，就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样，他两不是一个同类，但是属于包含和被包含的关系；

java可以用来做大数据工作，大数据开发或者应用不必要用java，可以Python，Scala，go语言等。

㈢ java和Python哪个适合写爬虫

当然是Python，一般我们都口语化说Python爬虫，爬虫工程师都是用python语言。
Python独特的优势是写爬虫的关键。1)跨平台，对Linux和windows都有不错的支持;2)科学计算、数值拟合：Numpy、Scipy;3)可视化：2d：Matplotlib, 3d: Mayavi2;4)复杂网络：Networkx、scrapy爬虫;5)交互式终端、网站的快速开发。
用Python爬取信息的方法有三种：
1、正则表达式。实现步骤分为五步：1)在tomcat服务器端部署一个html网页;2)使用URL与网页建立联系;3)获取输入流，用于读取网页中的内容;4)建立正则规则;5)将提取到的数据放到集合中。
2、BeautifulSoup。
Beautiful Soup支持各种html解析器，包括python自带的标准库，还有其他的许多第三方库模块。其中一个是lxml parser。借助网页的结构和属性等特性来解析网页的工具，有了它我们不用再去写一些复杂的正则，只需要简单的几条语句就可以完成网页中某个元素的提取。
3、Lxml。Lxml是Python的一个解析库，支持HTML和XML的解析，支持xpath解析方式，而且解析效率非常高。Lxml主要解决三个问题：1)有一个XML文件，如何解析;2)解析后，如果查找、定位某个标签;3)定位后如何操作标签，比如访问属性、文本内容等。
当网页结构简单并且想要避免额外依赖(不需要安装库)，使用正则表达式更为合适。当需要爬取数据量较少时，使用较慢的BeautifulSoup也可以的。当数据量大时，需要追求效益时，Lxml时最好选择。
爬虫是一个比较容易上手的技术，也许你看一篇文档就能爬取单个网页上的数据。但对于大规模爬虫，并不是1*n这么简单，因此很多企业都在高薪招聘Python精英人才。

㈣ 零基础学java好还是python好

从专业的角度来说其实这两种语言都是值得学习的，但是从个人角度来说，零基础的话建议大家学Python。下面给大家详细分析他们二者之间的区别：

1、入门难度：Python小于Java。Python的语法简洁清晰，语法接近英语，Python简单的语法和少到可以忽略不计的语法糖可已让初学者专注于思考要做的事情，而不需要在过程上大费周章。开发环境简单，能打字就能写代码，适合新手入门学习。Java语法需要较好的逻辑思维能力，Java基础语法需要学习的东西也比较多，如：关键字、标识符、注释、常量与变量、运算符、语句、函数、数组等等，入门比Python要难些。

5、未来发展：我国政府目前非常重视人工智能技术的发展，国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中，计划至2030年，我国的人工智能要达到世界顶尖水平。由于Python是一种用LISP和JAVA编译的语言，非常适合作为人工智能语言，所以当人工智能技术成熟而得到普及后，相信Python编程语言的使用范围将会大幅度扩大，也许10年后就能见到这个局面吧！但Java在企业级开发的地位依旧是不容挑战的，Oracle也将Java的未来放在物联网上，所以Java潜力依旧值得挖掘！

㈤ 机器学习用java还是python

机器学习用python更合适。

机器学习不需要面向对象，不需要高可用，高并发等等。而这些是java主打。那python的发展就契合数据分析和数据挖掘。

机器学习用python更合适的原因：

python在机器学习方面的生态环境碾压java，很少有用java来做机器学习的。

Python的第三方库十分强大，特别是一些出名的numpy、pandas、pytorch等

python适合立马实践，随便打开一个控制台就能运行，并且可以很快的得到结果；而java需要打开特定的编程环境，然后编译运行结果。

更多Python知识请关注Python自学网

㈥ java中有类似numpy的jar包么

一个字 有，三个字 肯定有 Colt

㈦ java 如何调取python类库，不是只调用Python， 而是里面的pandas 库， numpy, 如何 import 进来

一个是编译型语言，一个是解释型语言
若不在Java编译器做一层转换，告诉你哈这辈子都别想直接调用python代码库
python有的一些库Java也有，按你需求股哥上找找先啊

㈧ python一般用来开发什么功能比java强大么

Python是一个非常好用的编程语言，开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手，很适合初学者学习，对于Python的了解，很多人只知道Python与人工智能关系密切，却不知道Python的其他用途，其实学好Python还可以做很多事情，以下是具体的介绍：
1. WEB开发
Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
2. 网络编程
网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
3. 爬虫开发
在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
4. 云计算开发
Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。
6. 自动化运维
Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。
7. 金融分析
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。
8. 科学运算
Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
9. 游戏开发
在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！
以上是Python十大应用领域和就业方向，对于学习Python不知道能干什么，很迷茫的同学可以作为一个学习指导！

㈨ 如何使用jython调用python的scipy和numpy

这个是可以的，之所以调用不到是因为python执行时的sys.path和Jython的sys.path路径不一致，你可以写一个.py文件print一下sys.path,然后再用java执行这个.py文件再看一下输出路径。

有两种解决方法，一是手动添加第三方库路径：

PySystemStatesys=Py.getSystemState();
System.out.println(sys.path.toString());
sys.path.add("F:\Python27\Lib\site-packages\numpy");

再一个是把第三方库文件夹放到执行的.py脚本同级目录。

参考：网页链接