2018诺贝尔经济学奖得主,一名62岁的Python教徒

简介: 10月8日,美国学者保罗·罗默成为2018年诺贝尔经济学奖的共同获得者,这位62岁的经济学家一直在使用编程语言Python。罗默认为科研的过程应该做到公开透明,而相比于专有软件,开源软件更适合实现帮助学者做到研究透明化。

北京时间10月8日,瑞典皇家科学院宣布,将2018年诺贝尔经济学奖授予美国学者威廉·诺德豪斯(William D. Nordhaus)和保罗·罗默(Paul M. Romer)。

此次诺奖共同获得者之一的保罗·罗默是美国著名经济学家,斯坦福大学教授。他是经济增长动力最重要的理论家之一,他还曾是前世界银行首席经济师,这是经济学领域中最有影响力岗位之一。他也是特许城市理论的主要传播者,主张在一个国家内建立小型的行政辖区,自治地运作政府,作为一种鼓励更好治理国家的方式。

但在他的种种身份中,也许最值得我们注意的是,这位62岁的经济学家是一位编程语言Python的用户

经济学涉及大量数学和统计学,最常用的数字工具是电子表格软件Microsoft Excel和编程语言Stata以及Mathematica。这三项都是世界各地经济学教室中常用的工具,也都是拥有专利或者归私人所有。

罗默相信研究应该透明化,他认为,研究方法的开放性与透明性对科研能否获得信任有着重要影响。根据罗默今年4月的一篇博客文章,为了使自己工作变得透明,他尝试用Mathematica分享他的一项研究,这样可以让任何人都有机会可以探索他的数据与方法中的每个细节。

然而,Mathematica并未在这方面发挥作用。罗默称,在不需要其他人使用专业软件的情况下,Mathematica的所有者Wolfram Research令罗默感到分享他的研究与工作变得困难。同时,在Mathematica中,别人也看不到他用于方程式的所有代码。

a6df47869e607c0624c16923d94cdd734af4ae13

罗默没有继续使用Mathematica,因为他发现他可以使用Jupyte笔记本来分享他的研究。Jupyte笔记本是一种Web应用程序,允许程序员和研究人员共享包含代码、图表、方程式和数据的文档。

更重要的是,与Mathematica制造的笔记本不同,Jupyter笔记本是开源的,这意味着任何人都可以查看所创建的所有代码,这将允许真正透明的研究成为现实。在一篇曾引发高度关注的文章中,James Somers认为Jupyter笔记本可能会取代传统的PDF文档。

罗默认为,开源笔记本是分享研究的主要前进方向。他认为这种开源笔记本支持公开透明,而专有软件则重视保密性。“我越了解专有软件,就越担心客观真相可能会从地球上消失。”


原文发布时间为:2018-09-29

本文作者:木青

本文来自云栖社区合作伙伴新智元,了解相关信息可以关注“AI_era”。

原文链接:2018诺贝尔经济学奖得主,一名62岁的Python教徒

相关文章
|
数据可视化 Python
时间序列分析是一种统计方法,用于分析随时间变化的数据序列。在金融、经济学、气象学等领域,时间序列分析被广泛用于预测未来趋势、检测异常值、理解周期性模式等。在Python中,`statsmodels`模块是一个强大的工具,用于执行各种时间序列分析任务。
时间序列分析是一种统计方法,用于分析随时间变化的数据序列。在金融、经济学、气象学等领域,时间序列分析被广泛用于预测未来趋势、检测异常值、理解周期性模式等。在Python中,`statsmodels`模块是一个强大的工具,用于执行各种时间序列分析任务。
|
人工智能 大数据 开发者
经济学人:Python为什么是编程语言中最skr的?
Python的出现让计算机编程语言不再是生僻的专业技能,而是常人都能学习和使用的万金油。
2250 0
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
316 102
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 算法框架/工具
Python:现代编程的瑞士军刀
Python:现代编程的瑞士军刀
344 104
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 算法框架/工具
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
273 103
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据挖掘
Python:现代编程的首选语言
Python:现代编程的首选语言
206 82
|
2月前
|
Python
Python编程:运算符详解
本文全面详解Python各类运算符,涵盖算术、比较、逻辑、赋值、位、身份、成员运算符及优先级规则,结合实例代码与运行结果,助你深入掌握Python运算符的使用方法与应用场景。
211 3
|
2月前
|
数据处理 Python
Python编程:类型转换与输入输出
本教程介绍Python中输入输出与类型转换的基础知识,涵盖input()和print()的使用,int()、float()等类型转换方法,并通过综合示例演示数据处理、错误处理及格式化输出,助你掌握核心编程技能。
479 3
|
2月前
|
并行计算 安全 计算机视觉
Python多进程编程:用multiprocessing突破GIL限制
Python中GIL限制多线程性能,尤其在CPU密集型任务中。`multiprocessing`模块通过创建独立进程,绕过GIL,实现真正的并行计算。它支持进程池、队列、管道、共享内存和同步机制,适用于科学计算、图像处理等场景。相比多线程,多进程更适合利用多核优势,虽有较高内存开销,但能显著提升性能。合理使用进程池与通信机制,可最大化效率。
295 3
|
2月前
|
Java 调度 数据库
Python threading模块:多线程编程的实战指南
本文深入讲解Python多线程编程,涵盖threading模块的核心用法:线程创建、生命周期、同步机制(锁、信号量、条件变量)、线程通信(队列)、守护线程与线程池应用。结合实战案例,如多线程下载器,帮助开发者提升程序并发性能,适用于I/O密集型任务处理。
300 0

推荐镜像

更多