大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python编程红海的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python编程红海的解答，让我们一起看看吧。
如何写出比matlab更快的矩阵运算程序？
R可能没有MATLAB快，但我现在要求我的学生，必须掌握R语言，因为R是开源的，与MATLAB一样拥有大量函数库。R开始是统计语言，现在矩阵运算也不错。R输入数据是数据框data frame格式，数据框本身其实就是个矩阵(比矩阵更广义，因为允许元素是不同的数据类型)。并且R也可以通过parallel包实现多核并行。也可以通过gpuR包实现GPU高性能运算。因此R处理矩阵运算也有一套。另外,除了python外，R也是处理大数据统计的很好工具，能够画出漂亮的统计图。因为R是开源的，所以很多packages都是能看到代码的，这有利于在别人的代码基础上进行算法创新和修改。目前tensorflow深度学习也有R的版本了。熟悉MATLAB的人很容易学会R。
如果Matlab被禁用了，唯一能用的只有python了。
Python相对MATLAB的优势：1. 通用编程语言，除了科学计算还可以做很多其他事情，比如web。2. 字符串操作比MATLAB方便。注意即使是科研也经常操作字符串哦。典型结果是，很多人开始抛弃perl转用Python做生物信息学分析，而MATLAB尽管有生物信息学工具箱也没人用。（抱歉我不知道你要做哪个领域的科研，这个例子不一定对你适用。）3. 免费。如果你没花大价钱买MATLAB而用的盗版，发文章要小心哦。但Python就没有这个问题。MATLAB相对Python的优势：1. 矩阵操作非常方便。我还没发现哪个语言操作矩阵比MATLAB还爽的，Python的numpy也不及。2. 程序运行完了可以在workspace中查看结果，方便进一步观察。但Python使用特殊的包好像也能做，没试过不知道。3. 某些特定领域，MATLAB的工具箱更让人信赖。毕竟敢卖那么贵，没点干货是不行的。而Python很多包的来源就很复杂了，像numpy这样的当然值得信任，但网上随便下的包就不好说了。
这个问题不用问了，比他快的早有了，numpy下矩阵运算速度吊打matlab，***速度也够快了，matlab的优势不是快，只是方便而已，还有数量巨多的工具箱
数据运营，是做什么的？
数据运营在现在用户流量为王的互联网时代，是一个十分有前途的行业。
题主应该是刚刚接触这个这个名词，所以太专业性的岗位解释我就不详述了，数据运营主要就是通过用户在各种平台上产生的数据，研究他们的行为，最终产出策略服务他们的一个过程。
举个简单的场景，试想下，当你在使用打车软件打到一辆车的时候，所属平台使用你的手机号在旗下音乐软件获取到你最喜欢的歌曲，并知会司机播放，提升你打车体验的同时，也提升了平台的口碑和行业竞争力，这个就是一个简单的数据运营策略。
当然，需要掌握的技能，硬性的肯定是数据处理相关的，excel，spss，sql，python都是一些热门的数据处理工具（语言），而软性的，建议可以多学习用户需求挖掘相关的内容。
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到此，以上就是小编对于python编程红海的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程红海的2点解答对大家有用。
