对于大量数据,建议使用Python。VBA通常将数据存储在内存中。当数据没有分割,计算机配置不高时,会出现更多的卡。经过数据处理后,如果内存没有释放,电脑也会多用一卡通。VBA一般启动两个CPU核进行数据计算,运算效率较低。现在微软已经停止了VBA的更新,建议大家学习python更方便。如果只操作excel,两种学习难度相差不大,但是Python会有更好的发展空间
还有一种更方便的方法,那就是使用power Bi的三个组件进行数据处理,使用power query进行数据处理,使用PowerPivot进行分析查看的优势数据可视化是指学习周期短,数据可以自动刷新,启动时间相对较快。使用这种方法,效率可能比excel快,但速度仍然不如python快。当然,为了长时间的持续,建议学习python,但是开始的时间会比较长
虽然这种方法可能会产生很快的结果,效率也很高,但是由于所有的组件都是设计好的,所以基本上可以遵循规则,当您遇到问题时,您不能下推和重建组件,只能替换其他组件或更改组合方法;
并且您不能使用大量数据,因为Excel的逻辑关系太弱,就像构建块会崩溃一样,因此,处理10000个级别的数据有点困难;因此excel不能用于建造高层建筑。毕竟,世界上没有用积木建造的高楼。
从数据分析的角度看,Excel的可视化效果较差,数据采集无法与Python相比。这不是Excel的特长,但是Excel在数理统计方面的表现还是很好的
所以当数据量比较小的时候,你想快速得到结果,而且逻辑关系简单,Excel很香
!缺点是您需要能够做任何事情。你需要能够建造墙壁,建造和绘制图纸。自然比excel难学
从效率上讲,处理简单的问题肯定比excel差,但面对复杂的问题,Python的优势可以凸显
有了这堆原材料,你不仅可以建造高楼,还可以建造飞机,船和火箭头,所以人们说,Python是一种通用语言,它可以做任何事情,除了生孩子
另一点是,Python是开源的,至少比matlab(深执迷)好得多
从数据分析的角度来看,Python绝对比excel、数据采集,数据处理和数据分析、可视化都比excel好,当然这只是为了数据分析
当数据量大,逻辑关系复杂时,Python是最佳的解决方案
]PS:
当然VBA也说了,其实我觉得VBA和Python的学习难度相差不大,但是使用起来太难了,根据个人的具体需要,具体的区别就不详细描述了
下面用Python写99乘法表到excel
]运行后,该代码将被写入将有一个额外的“99乘法表”excel在文件夹中的文件所在的位置。内容如下:
打印结果如下:
首先,我钦佩这个课题的勇气。永不停止的学习永远是最好的状态。
看看您的需求,学习如何处理Excel和游戏辅助工具。首先,Python在编程语言中相对容易。它能学得快一点,而且它有一个专门的处理excel的库。它相对容易读、写和插入。通常情况下,我可以在2个月内使用它(我不熟悉它,或者我没有一个大问题,根据它写)
第二:游戏辅助。首先,Python的帮助通常是模拟的。Python有很多工具来控制手机或者PC,至于高端的辅助或者(内存型,单手机自动型),可能太难了。如果你只做模拟控制类型,估计需要2到3个月的时间,但你必须处理游戏。中间业务可能比你想象的要复杂!最后,让我们谈谈真实的事情。第一,如果游戏辅助资源不够丰富,尽量不要现在就开始。大中型游戏工作室的技术和人力与你想象的相去甚远。你可以用脚本控制12年的模拟。现在,用户行为、IP、机器代码和其他超出你想象的技术会让你失去一切。其他人在玩人工智能的游戏,而你还在玩泥巴。游戏公司会帮你轻松结束游戏,你还想赚钱。。。小游戏也许能做到,但不如你做别的。
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