数据科学 Python
Python 是开源、解释的高级语言，为面向对象编程提供了很好的途径。它是数据科学家用于各种数据科学项目/应用的最佳语言之一。Python 提供了处理数学、统计和科学功能的强大功能。它为处理数据科学应用提供了很好的库。
Python 在科学和研究界被广泛使用的主要原因之一是它的易用性和简单的语法，这使得它很容易适应没有工程背景的人。它也更适合快速原型制作。
根据来自学术界和工业界的工程师的说法，除了科学包之外，Python APIs 提供的深度学习框架使 Python 具有令人难以置信的生产力和通用性。深度学习 Python 框架有了很大的发展，并且正在快速升级。
就应用领域而言，ML 科学家也更喜欢 Python。当涉及到构建欺诈检测算法和网络安全等领域时，开发人员倾向于 Java，而对于自然语言处理(NLP)和情感分析等应用，开发人员选择了 Python，因为它提供了大量的库，有助于轻松解决复杂的业务问题，构建强大的系统和数据应用。
下面是 Python 语言的一些有用特性:
- 它使用优雅的语法，因此程序更容易阅读。
- 这是一个简单的访问语言，这使得它很容易实现程序的工作。
- 大型标准图书馆和社区支持。
- Python 的交互模式使得测试代码变得简单。
- 在 Python 中，通过添加用其他编译语言(如 C++或 C)实现的新模块来扩展代码也很简单
- Python 是一种表达性语言，可以嵌入到应用程序中，提供可编程接口。
- 允许开发人员在任何地方运行代码，包括 Windows、Mac OS X、UNIX 和 Linux。
- 它是几个类别的自由软件。使用或下载Python或将其添加到应用程序中不需要花费任何费用。
最常用的数据科学库:
- Numpy : Numpy 是 Python 库，提供数学函数处理大维数组。它为数组、度量和线性代数提供了各种方法/函数。 NumPy 代表数字Python。它为 Python 中 n 数组和矩阵的操作提供了许多有用的特性。该库提供了 NumPy 数组类型上数学运算的矢量化，从而提高了性能并加快了执行速度。使用 NumPy 处理大型多维数组和矩阵非常容易。
- Pandas : Pandas 是数据操作和分析最流行的 Python 库之一。熊猫提供了有用的功能来处理大量的结构化数据。熊猫提供了最简单的分析方法。它提供大型数据结构，并处理数值表和时间序列数据。熊猫是数据争论的完美工具。Pandas 旨在实现快速简单的数据操作、聚合和可视化。熊猫中有两种数据结构– 系列–它以一维数据处理和存储数据。 数据框–处理和存储二维数据。
- Matplotlib:Matplotlib 是数据可视化的另一个有用的 Python 库。描述性分析和可视化数据对任何组织都非常重要。Matplotlib 提供了多种方法来更有效地可视化数据。Matplotlib 允许快速制作折线图、饼图、直方图和其他专业等级图。使用 Matplotlib，你可以定制一个图形的每个方面。Matplotlib 具有交互式功能，如缩放、规划和以图形格式保存图形。
- Scipy : Scipy 是另一个流行的数据科学和科学计算的 Python 库。Scipy 为科学数学和计算编程提供了强大的功能。SciPy 包含用于优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、FFT、信号和图像处理、ODE 求解器、Statmodel 和其他科学和工程中常见任务的子模块。
- Scikit–learn:Sklearn 是机器学习的 Python 库。Sklearn 提供了机器学习中使用的各种算法和功能。Sklearn 建立在 NumPy、SciPy 和 matplotlib 上。Sklearn 为数据挖掘和数据分析提供了简单易行的工具。它通过一致的界面为用户提供了一套通用的机器学习算法。Scikit-Learn 有助于在数据集上快速实现流行的算法，并解决现实世界的问题。
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