数据科学的Python简介

Python是一种通用的、面向对象的、解释性的高级语言，在市场上非常流行。Python有一个非常丰富的库，包含了几乎所有用途的预定义代码，使用Python完成一项任务只需要逻辑，因为大部分的编码部分是由Python本身处理的。

Python有一个庞大的开发者社区，这为新人和有经验的Python用户提供了一个额外的好处，即没有任何bug的问题。

在开始介绍数据科学的Python之前，让我们看看数据科学的一些基础知识。

什么是数据科学

数据科学是通过组织、处理和分析数据从海量数据中提取信息和见解的过程。它需要几个不同的学科，如数学和统计建模，从源头上提取数据，以及数据可视化方法。它经常需要使用大数据技术来收集结构化和非结构化的数据。在下面的章节中，我们将看看数据科学的几个案例，以及python在这方面的作用。

什么是Python

正如我们在开头部分所看到的，Python是一种通用的、面向对象的、解释型的高级语言，在市场上非常流行。Python创建于20世纪80年代末，但它第一次被使用是在1989年12月写的第一段代码。正如我们已经看到的那样，Python的库使它在几乎所有领域都比其他编程语言更进一步。

Python被用作数据科学编程语言，因为它提供了昂贵的数学或统计能力。这是全世界的数据科学家选择Python的主要原因之一。如果你看一下最近的趋势，你会发现Python已经成为计算机语言的首选，特别是对于数据科学。

数据科学中的Python

数据科学编程需要一种非常通用但灵活的语言，既能简单地编写代码又能处理非常复杂的数学处理。Python最适合这种需求，因为它之前已经证明了自己是一种用于普通和科学计算的语言。此外，它一直在以新的形式增强其各种库的功能，以满足各种编程要求。接下来的章节将介绍Python的特性，这些特性使它成为数据研究的理想语言。

Python是一种基本的、易于学习的语言，与其他相关语言如R相比，它的代码行数较少。它的简单性也使它具有足够的弹性，可以用最少的代码来处理复杂的情况，而且程序的整体流程的不确定性要小得多。
由于Python是跨平台的，同样的代码可以在许多情况下使用而无需修改。因此，它是在多环境下使用的理想选择。
它比其他数据分析语言（如R和MATLAB）运行得更快，而这是大多数任务中最需要的东西。
其出色的内存管理能力，特别是垃圾回收，使其能够顺利地管理非常巨大的数据转换、切片、切块和可视化。
最值得注意的是，Python包括一个庞大的库，作为特定的分析工具。例如，NumPy库是处理科学计算的，它的数组所需的内存远比维护数字数据的标准Python列表要少。而且这样的捆绑库的数量在不断增加。
Python提供的包可以直接利用其他语言（如Java或C）编写的代码，这有助于通过重用其他语言的现有代码来提高代码性能，如果能得到更好的结果。

用于数据科学的Python库

让python走在每个任务前面的是python库，其他语言都无法与python所提供的库的水平相提并论。库中包含了为某一特定任务预设的代码，用户不必为创建一个项目而再次编写那一堆代码。有一些Python库对数据科学很有帮助，让我们来看看它们吧

NumPy

当我们想要处理n维数组时，NumPy是最强大的。NumPy包含基本的代数功能，如线性代数功能，它提供了先进的随机数功能。另外，它还提供了与其他编程语言或其他工具的集成。

Pandas

为了进行结构化数据操作和运算，我们可以使用Python的Pandas库。Pandas库在Python中的历史并不长，是最近才加入的，它为Python在数据科学中的应用提供了保障。

Matplotlib

Matplotlib库被用来为数据科学绘制各种图形。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，很多时候我们需要对数据进行可视化操作，我们需要这些库。

结论

在这篇文章中，我们看到了数据科学的python编程语言。Python是一种通用的、面向对象的、解释性的高级语言，在市场上非常流行。Python有一个非常丰富的库，包含了几乎所有目的的预定义代码，使用Python完成一项任务只需要逻辑，因为大部分的编码部分是由Python自己处理的。有一些Python库对数据科学很有帮助，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，这个名单很长。