如何看待python的未来的发展趋势？

对于程序员而言，了解编程语言的发展趋势，有助于个人职业成长；而对于想要入行IT的新人而言，最大的疑惑大多来自于不知道该选择哪门编程语言发展前景更好！

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随着云计算、人工智能等的发展，Python语言最近几年出现了爆发式的增长，Python语言的关注度增长了10倍。云计算、大数据分析、人工智能、物联网等领域Python应用无处不在。百度、阿里、腾讯、网易、新浪，搜狐等各公司都在大规模使用Python技术。

各个公司对于Python人才急缺，但是掌握Python技术的人才不多，造成各个公司急缺Python开发人员。所以说未来Python的发展前景还是挺不错的；自1991年发布以来，Python的普及程度已经大大提高。现在已经跻身世界上最流行的编程语言之列，克服了如速度太慢或无法扩展语言的诟病。虽然很多开源项目或语言浮浮沉沉，但是Python一直在增长，排名不断提升。

python 时间序列模型中forecast和predict的区别

举一个例子吧，比如月度的数据，就是周期为12，它有季节影响。 先对其1阶12步差分，通过看acf pac f看是简单加法模型，还是乘法季节模型 如果是乘法模型那就要对季节部分模拟arima模型 季节部分的arima是以周期位置的acf pacf

python中怎样定义trend_diff1

Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.diff方法的使用。

原文地址：Python pandas.DataFrame.diff函数方法的使用

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