python缘何成为数据科学家的秘密武器！

最新推荐文章于 2022-07-23 20:16:09 发布
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分类专栏： python 编程 笔记 文章标签： python
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Python因其易学性、强大的功能及丰富的社区支持成为数据科学的首选语言。关键的Python库如NumPy、SciPy、Pandas和Scikit-Learn在数据分析、数据可视化和机器学习中发挥着重要作用。Jupyter Notebook的便利性进一步增强了Python在数据科学中的应用。掌握这些工具，对于成为合格的数据科学家至关重要。

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Python为何成为最受数据分析欢迎的编程语言，在此列出一些有用的Python库。

在这里插入图片描述

Python语言具有高度的通用性，是世界上最先进的语言。在将来，很多技术开发都会依靠它，包括数据科学，人工智能，机器学习等技术，随着更多驾驶仓产品与Python的结合，将在深度学习中加入更多的便捷性。

熟练的数据分析师和需求方之间存在很大的供需差距，很多公司找不到对Python领域有着深厚经验，精通高阶数据技能的科学家，希望他们擅长数据科学和机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归等技术。

Python缘何是行业和数据科学家的最爱？

无论你是其它领域的初学者，还是一个经验丰富的专业人员，Python都是每个准备赚钱的程序员的首选。

与其它语言相比，Python容易学习且功能强大，同时它拥有大量的社区支持，这让没有编程背景的人学习起来也很简单。如今包括机器学习、人工智能、大数据以及数据科学等在内的技术都已经使用了Python来简化编程算法。Python提供了大量的库，它们在数据分析和数据可视化方面起着重要的作用。

Matplotlib，NumPy，Sci-Py以及Sci-kit Learn是倍受欢迎的Python库。如果你想成一个合格的数据科学家，则必须要掌握这些Python库。

技巧：使用Jupyter Notebook来编写Python代码
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Jupyter具有自动完成功能，可以让程序员更少的编写代码。Jupyter使用Python开发文档来给开发者提供建议函数或参数，甚至整行代码完成，Jupyter还可以

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Scipy科学计算库的强大功能
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03-29 600
总之，Scipy是一个非常强大的Python科学计算库，具有广泛的功能和应用领域，它可满足不同科学计算任务需求，拥有众多开发者和用户群体，可以使得开发人员更快速、更轻松地完成复杂的科学计算任务。Scipy的科学计算模块(scipy.linalg)提供了许多用于线性代数计算的函数，如矩阵求逆、矩阵乘法、特征值计算等等。Scipy的数学函数模块(scipy.math)提供了许多常见的数学函数，如平方根、三角函数、指数函数、对数函数等等。Scipy科学计算库的强大功能。
处理api返回的数据_Python API教程：API入门（上）
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12-30 2018
导读：我在这篇文章中向大家讲解一个简单的API，包括检索有关国际空间站的数据。什么是API？一个API，或被称为应用程序接口，是一个服务器为你提供一个接收或发送数据的代码。API通常用来接收数据。本文就集中焦点在此话题中。当我们想从一个API中接收数据，我们需要开始请求。请求可以包含整个Web。例如，你可以浏览博客文章。你的浏览器开始请求我们的Web服务器，会返回整个网页内容。API请求...
为什么说Python是数据科学领域的最佳语言？
m0_71327177的博客
07-23 414
Python是任何数据科学家的基础，如果你想从事数据科学领域的工作，那么你绝对应该考虑Python作为主要语言，因为它语法简单并且有大量的支撑库。httpshttpshttpshttpshttps。
python属于科学计算语言吗_为什么Python适用于科学计算？
weixin_39794347的博客
12-08 1114
python做科学计算的特点：1. 科学库很全。科学库：numpy，scipy。作图：matplotlib。并行：mpi4py。调试：pdb。2. 效率高。如果你能学好numpy(array特性，f2py)，那么你代码执行效率不会比fortran，C差太多。但如果你用不好array，那样写出用于科学计算的python特性：1.科学库非常完整。科学图书馆：numpy，scipy。 绘图：matpl...
Python 数据科学手册
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内容简介 本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个 Python 数据科学中的重点工具包。 第1章 从 IPython 和 Jupyter 开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境； 第2章讲解能提供 ndarray 对象的 NumPy，它可以用 Python 高效地存储和操作大型数组； 第3章主要涉及提供 DataFrame 对象的 ...
为什么Python是数据科学领域最受欢迎的语言之一？
数据分析
02-05 689
作者：Poli Dey Bhavsar 翻译：吴振东 校对：詹好本文约2000字，建议阅读5分钟本文会告诉你为什么Python是数据科学领域最受欢迎的编程语言之一。为什么大多数数据科...
超简单实用操作！用Python让Excel飞起来【附详细教程】
m0_52915161的博客
03-13 9076
引人Python的优势 Python的语法简洁易懂,易上手。灵活地使用Python能帮助我们摆脱大量机械化的重复性工作，让工作变得更高效，实现弯道超车，提高工作的“含金量”。 Python快速上手 要想借助Python让Exce|更高效地工作，首先要搭建Python的编程环境， 然后要安装与Excel相关的Python第三方模块。 本章就将详细讲解这些知识，并在最后带领大家编写一个小程序，让大家实际感受一下Python是如何让Excel飞起来的。 为什么 要学习用Python控制Excel 众所周知，
python的5种高级用法，效率提高没毛病！
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02-19 8316
Python的 5 种高级用法，效率提升没毛病！ 任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的。比如你在编写一个复杂的项目，并在 stackoverflow 上寻找某个问题的答案。然后你突然发现了一个非常优雅的解决方案，它使用了你从不知道的 Python 功能！ 这种学习方式太有趣了：通过探索，偶然发现什么。 下面是 Python 的 5 种高级特征，以及它们的用法。 Lambda 函数 Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名。 Python 函数通常使用 de
17个Python的牛逼骚操作，你来试试？
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Python 是一门非常优美的语言，其简洁易用令人不得不感概人生苦短。接下来，我们了解一下 17 个非常有用的 Python 技巧，例如查找、分割和合并列表等。这 17 个技巧都非常简单，但它们都很常用且能激发不一样的思路。 很多读者都知道 Python 是一种高级编程语言，其设计的核心理念是代码的易读性，以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。 很多人选择学习 Python 的首要原因是其编程的优美性，用它编码和表达想法非常自然。此外，Python 的编写使用方式有多种，数据科学、网页开发、机器学
建议看一下，零基础学Python都想问的6个问题
m0_52915161的博客
02-19 4576
01. Python怎么学？ Python虽然号称非常简单，功能强大！但是再简单，它也是一门编程语言，任何一个编程语言都会包含： 内功，心法和招式，内功心法就是指的算法，数据结构； 招式就是任何一门语言都有的，变量(int/string/float)，条件判断(if/else)，循环(for/while)，函数(fun),模块(import),文件(I/O),并发(多进程,多线程)等等； 这些招数无论你学C,C++,Java,Python都会有的，只是语法不一样而已 所以学语言需要遵循一点的逻辑，循序渐.
推荐一条高效的Python爬虫学习路径！
m0_52915161的博客
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如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。 对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有的人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁…… 但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其.
程序员不浪漫？教你用 Python 送女神别样的礼物！
m0_52915161的博客
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今天是 3 月 8 日，统称三八妇女节！ 但是！请注意，三八妇女节不是妇女的节日，而且一个很有特殊意义的节日，柒柒在这里先祝各位女神们节日快乐！ 这里奉上代码给小伙伴们，可以稍作修改给身边人送个小小惊喜哦~ import math import random import turtle as t list1=[] for i in range(5): list1.append(int(random.uniform(-500,500))) list2=[] for i in range(.
数据分析入门宝藏！《Python数据分析-从入门到实践》
m0_52915161的博客
03-16 2609
在大数据、人工智能时代，数据无处不在，无论处于哪种行业，能够掌握一定的数据分析技能必然是职场的加分项。 本书提供了丰富的学习内容，包含230个快速示例、17个案例、4个项目，力求为读者打造一本“学习入门+应用+实践一体化”的的Python数据分析图书。 本书不仅适合初学者、刚入行的数据分析人员、从事与数据相关、对数据感兴趣的人员，而且也适合从事其他岗位但想掌握一定的数据分析能力的职场人员 众所周知，Python语言简单、易学，数据处理快捷、高效，对于初学者来说容易上手，并且由于它的第三方扩展库不断更新
Python爬虫：单线程、多线程和协程的爬虫性能对比！
m0_52915161的博客
02-21 2257
大家好，我是漆柒七7！ 首先见面礼 Python学习大礼包 点击领取 然后今天我要给大家分享的是如何爬取豆瓣上深圳近期即将上映的电影影讯，并分别用普通的单线程、多线程和协程来爬取，从而对比单线程、多线程和协程在网络爬虫中的性能。 具体要爬的网址是：https://movie.douban.com/cinema/later/shenzhen/ 除了要爬入口页以外还需爬取每个电影的详情页，具体要爬取的结构信息如下： 爬取测试 下面我演示使用xpath解析数据。 入口页数据读取： import request
初学python应该怎么学习？如何高效率学习？
m0_52915161的博客
02-03 2112
短时间掌握一门技能是现代社会的需求。生活节奏越来越快，现在不是大鱼吃小鱼，而是快鱼吃慢鱼的时代，人的时间比机器的时间更值钱。Python作为一种轻量级编程语言，语言简洁开发快，没那么多技巧，受到众多追捧。 如今，Pyhon越来越火，屡次超越Java、C++成为编程语言排行榜第一的语言，国内的公司和程序员们越来越喜欢使用Python。 新晋王者Python凭啥获得此地位，Python能做什么呢？ 原因很简单！应用范围广： 全栈开发、网络爬虫、数据挖掘、人工智能、Web 开发、系统网络运维、数据分析和计算、图形
Python列表核心知识点汇总，绝对颠覆你的认知！
m0_52915161的博客
02-25 1691
千里之行，始于足下。要练成一双洞悉一切的眼睛，还是得先把基本功扎扎实实地学好。今天带大家仔细温习一下Python的列表。温故而知新，不亦说乎。 Python的列表是怎样滴？ 列表（list）是一种有序的集合，可以随时添加、查找和删除元素。 列表支持加入不同数据类型的元素：数字、字符串、列表、元组等。 列表通过有序的索引可遍历所有的元素，从前往后数，索引是[0,n-1]，从后往前数，索引是[-1, -n]，其中n是列表的长度。 列表可以是不含元素的空列表，也可以包含超级多的元素（在内存大小支持的情况下）。
Python绘制地图神器，上手直接开大！
m0_52915161的博客
03-11 1488
大家晚上好，我是柒柒！ 有小伙伴想要绘制更精美的可视化地图？想在地图上自由的设置各种参数？想获得灵活的交互体验？ 今天它就来了，Python绘制地图神器folium，上手直接开大！ 一、folium简介和安装 folium 建立在 Python 生态系统的数据应用能力和 Leaflet.js 库的映射能力之上，在Python中操作数据，然后通过 folium 在 Leaflet 地图中可视化。 folium 相比较于国内百度的 pyecharts 灵活性更强，能够自定义绘制区域，并且展现形式更加多样化。
0基础小白该如何学Python？这些方法你需要了解
m0_52915161的博客
02-22 1229
由于python在人工智能，机器学习，大数据，数据分析，网络爬虫，全方位的技能特点，是非常适合初学者入门和培养编程兴趣的一门语言。相比较其他不少主流编程语言，有更好的可读性，和满足感，因此上手相对容易。 今天我们来看看0基础的同学应该怎么入门和学习Python。 Python学习的3个阶段，按照这个路径学习，就一定会有收获。 1基础入门阶段 Python基础是最重要的，这里推荐廖雪峰老师的网站进行入门。 不要怕基础枯燥，基础真正打好, 之后做项目你会有种打通经络的快感。编程之路开始还请不要功利，得耐得住寂.
Python入门必须知道的11个知识点！
m0_52915161的博客
02-24 1083
Python被誉为全世界高效的编程语言，同时也被称作是“胶水语言”，那它为何能如此受欢迎，下面我们就来说说Python入门学习的必备11个知识点，也就是它为何能够如此受欢迎的原因. Python 简介： Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。 Python 是一种解释型语言：这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言.
Python3.8必备数据科学工具库包安装指南
对于这些库的具体使用，数据科学家、机器学习工程师或任何使用Python进行科学计算的用户，可以根据具体的项目需求，选择合适版本的库进行安装。例如，开发者可以使用pip命令（Python的包安装器）来安装这些库： ```...
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