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在信息爆炸的时代，数据已经成为企业决策和科学研究的重要依据。如何高效地处理和分析数据，成为了许多领域亟待解决的问题。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据处理领域有着广泛的应用。本文将为您揭秘Python编程语言在处理数据时的最简单方法，帮助您轻松应对人狗大战中的数据挑战。 ### 一、Python简介 Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级编程语言。由于其语法简洁明了，易于学习，Python已经成为全球最受欢迎的编程语言之一。在数据处理领域，Python凭借其丰富的库和强大的功能，成为了数据科学家的首选工具。 ### 二、Python数据处理最简单方法 1. **使用Pandas库** Pandas是Python中一个功能强大的数据处理库，它提供了高效、灵活的数据结构和数据分析工具。以下是一个使用Pandas进行数据处理的简单示例： ```python import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Bob'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']} df = pd.DataFrame(data) # 打印DataFrame print(df) ``` 2. **使用NumPy库** NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高效的数组操作功能。以下是一个使用NumPy进行数据处理的简单示例： ```python import numpy as np # 创建一个数组 data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(data) ``` 3. **使用Matplotlib库** Matplotlib是一个用于数据可视化的Python库，它可以帮助我们更直观地了解数据。以下是一个使用Matplotlib进行数据可视化的简单示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个散点图 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11] plt.scatter(x, y) plt.show() ``` ### 三、人狗大战中的数据应用 在人狗大战这个场景中，我们可以使用Python进行以下数据处理： 1. **数据收集**：通过传感器、摄像头等设备收集人狗大战过程中的数据，如时间、地点、参与者的身份等。 2. **数据清洗**：使用Pandas等库对收集到的数据进行清洗，去除无效数据、重复数据等。 3. **数据分析**：通过NumPy、Pandas等库对清洗后的数据进行统计分析，找出人狗大战的规律和特点。 4. **数据可视化**：使用Matplotlib等库将分析结果以图表形式展示，帮助人们更好地理解人狗大战的情况。 ### 四、总结 Python作为一种功能强大的编程语言，在数据处理领域具有广泛的应用。通过本文介绍的最简单数据处理方法，相信您已经能够轻松应对人狗大战中的数据挑战。在未来的数据科学研究中，Python将继续发挥其重要作用。

宁愿买错，也不愿意踏空吴泳铭表示，将在 3800 亿元 AI 基础设施的建设上，追加更大的投入。当下资本市场的 AI 投资逻辑：宁愿买错，也不愿意踏空。这种对于交易资本支出的狂热是驱动阿里市值增长的原因之一。这届云栖大会的 " 含阿里量 " 更高了：淘天、饿了么、1688、夸克等的展台取代了以往大模型创业公司，展馆大屏上的 ChatGPT、LLaMA 也被通义大模型家族挤掉。今年初，阿里巴巴港股的市值还只有 1.5 万亿港元左右，9 个多月后，阿里巴巴不仅实现了市值翻倍，还创下了近 4 年的股价新高。在阿里巴巴市值翻倍的这 9 个月里，每当 " 吴泳铭 ""AI"" 投资 " 三个关键词同时出现时，阿里的股价通常都会迎来一波大涨。今年 2 月，吴泳铭宣布阿里将在未来三年投入至少 3800 亿元建设云和 AI 硬件基础设施，随后阿里股价在 10 个交易日内累计上涨超过 35%；在 Q2 财报电话会上，吴泳铭再一次重申阿里对 AI 投入的决心，配合二季度阿里云的超预期表现，阿里巴巴美股一夜上涨 13.5%。最近一次，则是在 9 月 24 日举办的 2025 云栖大会上，吴泳铭宣布未来计划追加更大的投入，阿里港股股价盘中大幅拉升，最终收涨 9.16%，总市值来到 3.32 万亿港元。当集团最高决策者把战略和预算统一指向 AI 时，市场对于 AI 相关 Capex（资本支出）的热衷不断推高阿里的市值。一个市场共识是，现阶段的中美权益投资都在交易 AI Capex。对于投资人来说，当一家科技巨头花重金投入 AI 的时候，无论结果如何，他们都不想成为踏空的那部分人，可以接受一定的泡沫，但不能接受错过。与之相对的，自 AI 浪潮兴起以来，泡沫论也从未停下。8 月下旬，包括英伟达在内的美股与 AI 相关主要科技股出现了一轮大幅下跌，再次引发了投资者对于 AI 投资回报率的担忧。麻省理工的一项研究显示，约 95% 的企业生成式 AI 试点项目对收入或利润的影响极小甚至根本没有影响。在两股情绪并存的市场上，计划投入 3800 亿，要做 AI 时代基础设施的阿里云为什么得到了更多的 " 支持票 "？不确定的泡沫和确定的 AGI本月初，美国科技公司甲骨文发布截至 8 月的 2026 财年第一财季报告，财报显示，未实现履约义务（尚未确认的已签约收入）已经达到 4550 亿美元，同比增长 359%，并且公司上个季度与 OpenAI 签约，共同在美国开发容量达到 4.5 吉瓦的数据中心。财报发出后，甲骨文夜盘大涨 40%。公司创始人拉里 · 埃里森的财富增长千亿美元，总身家达到 3930 亿美元，一度超越马斯克坐上了全球首富的宝座。此次首富易主也反映了我们前文所述当下资本市场的 AI 投资逻辑：宁愿买错，也不愿意踏空。这种对于交易 Capex 的狂热是驱动阿里市值增长的原因之一。但投资人也并非盲目押注一切大举投资 AI 的科技公司。英伟达、微软等 AI 领域的科技巨头都曾因财报数据无法满足投资者的高预期而出现股价大幅下跌的情况。在今年 8 月的一场宴会上，OpenAI CEO 山姆 · 奥特曼就曾发出警告，他认为当前的 AI 产业已经存在泡沫。麻省理工学院媒体实验室的一个研究小组在考察了 300 多个公开的人工智能计划和公告、并采访了 50 多位公司高管后得出结论：尽管企业对生成式 AI 的投资高达 300 亿～400 亿美元，但仅有 5% 的试点项目获得了数百万美元的价值。在这样的背景下，阿里云用一场确定性更强的云栖大会再次点燃了投资者对于 AI Capex 的交易热情。在去年的云栖大会上，阿里巴巴集团 CEO、阿里云智能集团董事长兼 CEO 吴泳铭首次提出 "AI 将改变物理世界 " 的判断。"AI 最大的想象力绝对不是在手机屏幕上，AI 最大的想象力是在通过渗透数字世界、接管数字世界，来改变物理世界，这才是 AI 最大的想象力。"今年，这一路径被吴泳铭进一步细化。他认为，实现通用人工智能 AGI 已是确定性事件，但这只是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能：ASI（Artificial Superintelligence）通往 ASI 的道路被分为了三个阶段：第一阶段是智能涌现，AI 通过学习海量人类知识具备泛化智能；在第二阶段自主行动，AI 将掌握工具使用和编程能力以辅助人，这也是整个 AI 行业当前所处的阶段；第三阶段则是自我迭代，AI 通过连接物理世界并实现自学习，最终实现超越人。为了实现这一目标，吴泳铭明确了阿里云的战略路径。阿里云将作为全栈人工智能服务商，通过两大核心路径实施 AI 战略：第一，通义千问坚定开源开放路线，打造 "AI 时代的安卓 "；其二，构建作为下一代计算机的超级 AI 云，为全球提供智能算力网络。与此同时，阿里云也再次强调愿意投入真金白银来实现这一战略，除了积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划外，还将持续追加更大的投入。此外，根据远期规划，为了迎接 ASI 时代的到来，对比生成式 AI 元年 2022 年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。"AI 时代，大模型将是下一代操作系统，超级 AI 云是下一代计算机。超级 AI 云需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，未来，全世界可能只会有 5~6 个超级云计算平台。阿里云将持续加大投入，迎接超级人工智能时代到来。"截至 24 日港股收盘，阿里巴巴港股收涨 9.16%，一个交易日内市值增加近 3000 亿港元。云栖大会的 " 含阿里量 " 更高了当前的 AI 行业不缺钱，也不缺愿意为 AI 花钱的公司。据摩根士丹利预测，自今年起至 2028 年，全球在芯片、服务器及数据中心基础设施领域的投入规模将达到 2.9 万亿美元。但抛开不断膨胀的 AI 资本开支，科技公司还需要建立一套独特的核心竞争力，才能获得 " 聪明钱 " 的认可。如果从阿里云开发者大会正式更名为云栖大会算起，今年正好是云栖大会的 10 周年，同时也是进入 AI 时代后的第三届云栖大会。穿梭于各个展馆与分论坛，能够感受到最明显的一个变化是：这届云栖大会的 " 含阿里量 " 更高了。去年，大模型、Scaling law、AGI 还是大会期间的热议话题，而今年这些早已成为共识的元素减少，取而代之的是更加庞大的通义家族，以及全面拥抱 AI 的阿里系产品。淘天集团、饿了么、1688、夸克等的展台取代了以往大模型创业公司，展馆大屏上的 ChatGPT、LLaMA 也被通义大模型家族挤掉。截至目前，基于通义的衍生模型数量已经超过 17 万个，通义开源模型的数量超过 300 个，开源模型的下载量已经超过 6 亿次。大会期间，阿里发布了最新的旗舰模型 Qwen3-Max。Qwen3-Max 是通义千问家族中最大、最强的基础模型。该模型预训练数据量达 36T tokens，总参数超过万亿，拥有极强的 Coding 编程能力和 Agent 工具调用能力。在大模型用 Coding 解决真实世界问题的 SWE-Bench Verified 测试中，Instruct 版本获得 69.6 分，位列全球第一梯队。凭借通义开源大模型和阿里的各条产品线，AI 改变现实世界的设想正在被逐步实现。中金公司在一份研报中提出，自有数据、用户入口和产业生态是未来大模型的核心竞争力。对于阿里云而言，阿里的生态体系和通义开源社区为其提供了源源不断的核心竞争力，这些是千亿、万亿的 AI Capex 所不能给予的确定性，也是阿里云成为 AI 时代基础设施的优势所在。瓦特在 1768 年发明了蒸汽机，尽管它在生产效率上实现了重大突破，但由于煤炭运输不便、工厂设计无法适应蒸汽动力、技术人员短缺等问题，直到几十年后蒸汽机才真正成为工业生产的主导动力源。如果说 AGI、ASI 是人工智能确定性的未来，那么 AI 基础设施则是通往未来的必经之路。