Python数据科学简介

Python是一种通用、面向对象、解释型、高级语言，在市场上非常受欢迎。Python拥有非常丰富的库，包含了几乎所有目的的预定义代码，并且使用Python仅需要逻辑，因为大部分编码部分由Python自己处理。

Python拥有庞大的开发者社区，这为新手和有经验的Python用户提供了额外的便利，因为没有任何问题。

在介绍Python数据科学之前，让我们先了解一些数据科学的基础知识。

什么是数据科学

数据科学是从海量数据中提取信息和洞见的过程，包括组织、处理和分析数据。它涉及多种不同的学科，如数学和统计建模、数据从源头提取和数据可视化方法。它经常涉及使用大数据技术来收集结构化和非结构化数据。接下来的几个部分中，我们将看到数据科学在哪些情况下被应用以及Python如何对此有所帮助。

什么是Python

正如我们在开头部分看到的，Python是一种通用、面向对象、解释型、高级语言，在市场上非常受欢迎。Python于20世纪80年代末创建，但直到1989年12月才首次被使用。正如我们已经看到的，Python的库在几乎所有领域中使其比其他编程语言更先进一步。

Python作为一种数据科学编程语言，因其提供了昂贵的数学或统计能力而得到应用。这是全球数据科学家选择Python的主要原因之一。如果你看最近的趋势，你会发现Python已成为首选的计算机语言，特别是在数据科学领域。

Python在数据科学中的应用

数据科学编程需要一种非常适应但灵活的语言，既易于编写代码，又能处理非常复杂的数学处理。Python最适合这样的需求，因为它已经证明自己既是一个通用的编程语言又是一个科学计算语言。此外，Python始终在不断改进，通过各种库的新添加满足不同的编程需求。接下来的部分将介绍使Python成为理想的数据研究语言的属性。

Python是一种基本且易学的语言，比其他相关语言（如R）需要更少的代码行数。它的简单性还使得它能够处理复杂情况，只需最少的代码并且对程序整体流程的不确定性要少得多。
Python是跨平台的，同样的代码可以在多种环境中使用而无需修改。因此，它非常适合在多环境设置中使用。
它比其他数据分析语言（如R和MATLAB）运行得更快，这在大多数任务中是最需要的。
它具有出色的内存管理能力，特别是垃圾收集，可以顺畅地处理非常大量的数据转换、切片、切块和可视化。
最重要的是，Python包含了大量的库，这些库可以作为特定的分析工具使用。例如，NumPy库处理科学计算，它的数组在维护数值数据时所需的内存远远少于标准的Python列表。而这样的包的数量还在不断增加。
Python提供的包可以直接使用其他语言（如Java或C）编写的代码。如果能获得更好的结果，通过重用其他语言中的现有代码，可以提高代码的性能。

数据科学的Python库

让Python超越其他任务的是Python库，其他语言无法与Python提供的库水平相提并论。库包含了用于特定任务的预定义代码，用户无需再次编写这些代码来创建项目。Python有一些对数据科学有帮助的库，让我们来看一下它们

NumPy

当我们想要处理n维数组时，NumPy是最强大的。NumPy包含基本的代数函数，如线性代数函数，并提供高级随机数功能。此外，它还与其他编程语言或其他工具集成。

Pandas

为执行结构化数据的操作和操作，我们可以使用Python的Pandas库。Pandas库在Python中的存在时间并不长，最近才被添加，但它推动了Python在数据科学领域的使用。

Matplotlib

Matplotlib库用于绘制各种类型的数据科学图形。通过使用Matplotlib库，我们可以绘制任何类型的图形。

Scikit-learn

Python的Scikit-learn库是NumPy和Matplotlib的组合，主要用于绘制图形。在数据科学中，我们经常需要对数据进行可视化操作，因此需要这些库。

结论

在本文中，我们介绍了Python编程语言在数据科学中的应用。Python是一种通用、面向对象、解释性、高级语言，在市场上非常受欢迎。Python有一个非常丰富的库，包含了几乎每个目的的预定义代码，使用Python来完成任务只需要逻辑，因为大部分编码工作都由Python本身处理。Python有一些对数据科学有帮助的库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，而这个列表还很长。