【数据科学系列】数据分析（Python语言描述）

最新推荐文章于 2024-09-23 18:31:56 发布
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本文介绍Python作为数据分析工具的优势，包括其在科学计算社区的支持、强大的库资源、以及在探索性数据分析和可视化方面的表现。Python不仅适用于研究和原型开发，也能用于构建生产系统。然而，在对延迟极其敏感或需要高并发的应用场景中可能不是最佳选择。

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如何使用Python进行数据分析

（待续……）

为何使用Python进行数据分析

  • 动态编程语言(脚本语言)，类似Perl/Ruby
  • 拥有科学计算社区
  • 数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化方面，类似R/MATLAB/SAS/Stata
  • 拥有不断改进的库
  • 通用计算方面的能力
  • 粘合剂，粘合其他底层语言代码
  • 适合研究和原型构建，也适用于构建生产系统

何时不选Python

  • 要求延迟非常小的应用程序（例如金融交易系统软件）
  • 高并发、多线程的应用程序（例如计算密集型线程的应用软件）

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