为什么python适合数据科学

本文介绍了Python在数据科学领域的广泛应用,得益于其强大的第三方程序包生态系统,包括Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、IPython和Scikit-Learn等。这些工具不仅支持高效的数据处理与分析,还提供了一系列用于数据可视化的功能。

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为什么python适合数据科学

数据科学是一个跨学科的课题。数据科学综合了三个领域的能力:统计学家的能力——能够建立模型的聚合(数据量正在不断增加的)数据;计算机科学家的能力——能够设计并使用算法对数据进行高效存储、分析和可视化;领域专家的能力——在细分领域经过专业训练,既可以提出争取的问题,又可以做出专业的解答。

python之所以能在数据科学领域广泛应用,主要是因为它的第三方程序包拥有庞大而活跃的生态系统:Numpy可以处理同类型(homogeneous)数组型数据、Pandas可以处理多种类型(heterogenous)带标签的数据、Scipy可以解决常见的科学计算问题、Matplotlib可以绘制可用于印刷的可视化图形、IPython可以实现交互式编程和快速分享代码、Scikit-Learn可以进行机器学习。

IPython和Jupyter:

  • 这两个程序包为许多使用Python的数据科学家提供计算环境

Numpy:

  • 这个程序库提供ndarray对象,可以用Python高效的存储和操作大型数组。

Pandas:

  • 这个程序库提供了DataFrame对象,可以用Python高效的存储和操作带标签的/列式数据

Matplotlib:

  • 这个程序包为Python提供了许多数据可视化功能

Scikit-Learn:

  • 这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现
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