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python适合在数值分析和工程方面的应用是
1、python适合在数值分析和工程方面的应用是：云计算：PYTHON语言算是云计算最火的语言， 典型应用OpenStack。
2、大数据：Python在大数据上比java更加具有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好的和大数据进行对接，尤其是大数据分析这个方向。
3、数据分析与科学计算 随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
4、Python的应用领域主要有Web应用开发、自动化运维、人工智能领域、网路爬虫、科学计算、游戏开发等等。可以说Python的应用领域在各行各业有着极大重要的作用，其价值不可估量。在web开发领域，Python绝对是一颗冉冉升起的新星。
5、科学计算：Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持，做科学计算是非常合适的选择。
6、python爬虫也可以用于数据分析，可以在数据抓取方面发挥巨大作用。
什么是数值分析
所谓的数值分析其实就是一种统计学上的分析，也就是说，通过一些经济数据或者一些其他的数据。对数值进行分析。预测未来的趋势或者验证以前的推测。
数值分析的主要内容包括代数方程、线性代数方程组、微分方程的数值解法，函数的数值逼近问题，矩阵特征值的求法，最优化计算问题，概率统计计算问题等等，还包括解的存在性、唯一性、收敛性和误差分析等理论问题。
数值分析也叫计算方法，因为有些方程是没有解析解就是数学表达式，或者工程上并不关心抽象的表示而是更关心数值结果，加上现在的计算机能力的提升，所以怎么在计算机里解决问题就变为矩阵计算问题。
计算方法又称“数值分析”。是为各种数学问题的数值解答研究提供最有效的算法。主要内容为函数逼近论，数值微分，数值积分，误差分析等。常用方法有迭代法、差分法、插值法、有限元素法等。
数值分析法有两种发展趋势：一是有限元法，从平面有限元到三维有限元，从弹性有限元到弹塑性有限元；二是大量新型数值计算方法，如边界元法、离散元法、拉格朗日元法（有限差分法）等。
数值分析是为理工科大学各专业普遍开设的“数值分析”课程编写的教材。其内容包括插值与逼近，数值微分与数值积分，非线性方程与线性方程组的数值解法，矩阵的特征值与特征向量计算，常微分方程数值解法。
大数据最常用的算法有哪些
A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。
可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。数据挖掘算法 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。
可接受延迟算法：这类算法的输出不需要在给定的时限内得到，它们允许一定的延迟，并且输出的质量不受限制。
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
A* 搜索算法图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。
大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。
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