dfply基础入门

【python】seaborn绘制箱线图

视频中提到了使用BOSS ort函数快速绘制箱型图，涉及设置X轴、Y轴及HE分组变量。讲解了如何定义箱体宽度，异常值大小和识别标准，特别强调了异常值的判断依据为1.5倍IQR范围，并可根据需求调整此倍数，来放宽或严格异常值的门槛。此外，探讨了凹口的设置、不同统计数据点如平均数的图表展示，以及如何通过颜色和线型改变图表的外观。教程适用于需要将数据以图形方式呈现的数据分析师和开发者，尤其是那些希望通过箱型图深入理解数据分布和异常值的人群。

图像三要素-点线元素讲解

探讨了数据可视化中图形元素的点和线配置，详细介绍了如何在R语言中设置点的样式（PCS）、颜色（COL）和大小（CEX），并说明了点样式参数（PCH）的灵活应用，如通过数字或特殊符号定义不同形状。还涉及了线元素的设置，包括线条样式（LTY）、颜色和粗细（LWD），及如何通过循环结构生成不同样式的线。内容适合对数据可视化、编程绘图及R语言有兴趣或需要进行图形定制化展示的技术人员。

plotnine语法框架及函数分类

本视频深入探讨了数据可视化中几何图层、统计变换、美化元素、坐标系和分面板的应用。讲解了如何通过几何对象（geom）创建不同类型的图形，包括直方图、散点图等，以及如何使用统计变换（stat）来表现数据的统计特性。此外，讲师还阐述了图层颜色映射（aes）的原理，解释了如何设定图形的视觉属性，如坐标轴、颜色、形状和大小，并提到了图例和主题的调整方法，以及文本标签和注释的添加。视频还介绑了变量类型（连续型、离散型）对图表选择的影响，并通过实例展示了如何进行数据可视化的定制和优化。内容主要适合对数据分析、可视化和统计有兴趣的从业者以及学习者。

Python性能这么差，为什么会在AI中大量使用

尽管Python相较于C++性能较低，但在AI领域占主导的原因在于它作为粘合剂角色的效能与扩展性。Python在数据交互方面与C++或显卡紧密结合，AI行业对此依赖重大。更重要的，科学家原先为替换Fortran选用Python，进而形成强大的科学计算生态。Python的数学库如NumPy在科学计算界获广泛应用，助推了其在AI领域的延续。实际上，在金融AI公司的真实案例中，Python用于快速原型开发，而生产环境转向性能更优的C++。同时，Python全局锁的特性在实验阶段不成问题，但正式环节需要利用C++等语言进行性能提升。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

python中的__init__.py文件有什么作用？

讨论了Python中`__init__.py`文件的作用，包括它如何使文件夹被识别为包，以及其在Python3.3版本前后的变化。文件的主要用途是声明文件夹为包并允许导入其中的模块，以及作为包初始化时执行的代码块。这允许执行包中`__init__.py`文件中的代码，再导入包中其他模块的代码，并能用于导入不同目录的包内容，同时涉及到对模块命名空间的初始化。内容适合有兴趣了解Python包结构及模块导入机制的开发者和学习者。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。