Python 是一種出色的數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言，因?yàn)樗鞣N數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、模塊和工具。

Python 及其在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用

Python 易學(xué)，語(yǔ)法也比較簡(jiǎn)單。它是一種流行的數(shù)據(jù)科學(xué)語(yǔ)言，因?yàn)樗δ軓?qiáng)大且易于使用。Python 是一種出色的數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言，因?yàn)樗鞣N數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、模塊和工具。

使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)的原因有很多：

• Python 是一種用途非常廣泛的語(yǔ)言。它可用于各種數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)，從數(shù)據(jù)預(yù)處理到機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)可視化。
• Python 非常容易學(xué)習(xí)。您無需成為計(jì)算機(jī)科學(xué)專家即可開始使用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)。事實(shí)上，大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)只需幾個(gè)簡(jiǎn)單的 Python 命令即可完成。
• Python 受到廣泛的庫(kù)和工具的支持。這意味著您可以輕松找到執(zhí)行數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)所需的工具和庫(kù)。

Python 中的一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)

有 一些具有數(shù)據(jù)科學(xué)功能的 Python 庫(kù) 值得一提。

NumPy是一個(gè)流行的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算庫(kù)。它具有廣泛的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包括數(shù)組、列表、元組和矩陣。

IPython 是 Python 的交互式 shell，可以輕松探索數(shù)據(jù)、運(yùn)行代碼以及與其他用戶共享結(jié)果。它提供了一組豐富的數(shù)據(jù)分析功能，包括內(nèi)聯(lián)繪圖和代碼執(zhí)行。

SciPy是用于數(shù)據(jù)分析、建模和科學(xué)計(jì)算的數(shù)學(xué)庫(kù)的集合。它包括用于數(shù)據(jù)處理、線性代數(shù)、成像、概率等的工具。

Pandas是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化庫(kù)。它有一些獨(dú)特的功能，包括類似于 Excel 表格但可以容納更多數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)框，以及強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析操作，如排序和分組。

使用 Python 改進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)工作

有很多方法可以使用 Python 改進(jìn)數(shù)據(jù)科學(xué)工作。這里有一些提示：

• 使用數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)。許多數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)，例如 pandas、scikit-learn 和 numpy，為常見的數(shù)據(jù)分析任務(wù)提供了便利的功能。
• 使用數(shù)據(jù)可視化庫(kù)。許多數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，例如 matplotlib 和 ggplot2，都提供了用于創(chuàng)建圖形和圖表的便捷功能。
• 使用 c。數(shù)據(jù)預(yù)處理庫(kù)，例如 pandas 的 dataframe.to_csv() 和 scikit-learn 的 sklearn。有很多方法可以為機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)處理數(shù)據(jù)，但其中最流行的兩種方法是 pandas 的 dataframetocsv 和 scikit-learn 的 sklearn。預(yù)處理。

用于數(shù)據(jù)科學(xué)主題的高級(jí) Python

首先，我將討論如何使用 pandas。Pandas 是一個(gè)數(shù)據(jù)分析庫(kù)，可以輕松處理數(shù)據(jù)幀、數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)分析操作。它提供了一個(gè)高級(jí)數(shù)據(jù)接口，使訪問和處理數(shù)據(jù)變得容易。Pandas 可以處理各種類型的數(shù)據(jù)，包括 NumPy 數(shù)組、文本文件和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。Pandas 還擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，包括數(shù)據(jù)繪圖和數(shù)據(jù)分析功能。Pandas 可以幫助您快速輕松地分析數(shù)據(jù)。

其次，我將討論如何使用 NumPy。NumPy 是一個(gè)強(qiáng)大的 Python 庫(kù)，它使處理大型多維數(shù)組和矩陣變得更加容易。NumPy 還提供了許多其他有用的功能，例如用于集成 C/C++ 代碼的工具、線性代數(shù)例程和傅立葉變換功能。如果您在 Python 中進(jìn)行任何類型的科學(xué)或數(shù)值計(jì)算，NumPy 值得一試。NumPy 最重要的特性之一是其執(zhí)行向量化的能力。矢量化是一種強(qiáng)大的技術(shù)，可以極大地提高代碼的性能。NumPy 為您的代碼矢量化提供了一個(gè)易于使用的界面。只需將 @vectorize 裝飾器添加到您要矢量化的任何函數(shù)。

最后，我將討論如何使用 SciPy。SciPy 是一個(gè)基于 Python 的數(shù)學(xué)、科學(xué)和工程開源軟件生態(tài)系統(tǒng)。它包括線性代數(shù)、優(yōu)化、積分、插值、特殊函數(shù)、FFT、信號(hào)和圖像處理、ODE 求解器等模塊。SciPy 庫(kù)是為使用 NumPy 數(shù)組而構(gòu)建的，并提供了許多用戶友好且高效的數(shù)值例程，例如用于數(shù)值積分和優(yōu)化的例程。此外，SciPy 提供了大量高級(jí)科學(xué)函數(shù)，如統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、求根、線性代數(shù)、傅里葉變換等。SciPy 是一個(gè)活躍的開源項(xiàng)目，擁有一支國(guó)際開發(fā)團(tuán)隊(duì)。它是在 BSD 許可下發(fā)布的，并且可以免費(fèi)使用。

可以使用 Python 嘗試的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目

以下是您可以嘗試的一些 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目示例：

1.預(yù)測(cè)股市：可以使用Python來預(yù)測(cè)股市。對(duì)于初學(xué)者來說，這是一個(gè)很棒的項(xiàng)目，因?yàn)樗恍枰罅繑?shù)據(jù)。

2. 分析安然電子郵件數(shù)據(jù)集：安然電子郵件數(shù)據(jù)集是數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的一個(gè)很好的數(shù)據(jù)集。您可以使用 Python 分析電子郵件并找出有趣的見解。

3. 使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行分類：您可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行分類。對(duì)于對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的人來說，這是一個(gè)很棒的項(xiàng)目。

4. 分析 Yelp 評(píng)論數(shù)據(jù)集：Yelp 評(píng)論數(shù)據(jù)集是數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的一個(gè)很好的數(shù)據(jù)集。您可以使用 Python 分析評(píng)論并找出有趣的見解。

5. 預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。

作為房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人，最重要的技能之一是預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。這可能很困難，因?yàn)樵S多因素都會(huì)影響房屋的定價(jià)。然而，有了正確的數(shù)據(jù)和一點(diǎn) Python 編程，就有可能創(chuàng)建一個(gè)可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)的模型。第一步是收集您所在地區(qū)近期房屋銷售的數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)應(yīng)包括售價(jià)、平方英尺、臥室和浴室數(shù)量以及任何其他相關(guān)信息。您可以在線找到這些數(shù)據(jù)，也可以自己從公共記錄中收集。獲得這些數(shù)據(jù)后，您需要對(duì)其進(jìn)行清理并準(zhǔn)備好在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中使用。這包括刪除任何缺失值并確保所有數(shù)據(jù)的格式正確。下一個(gè)，

Python 不僅是最流行的編程語(yǔ)言之一，也是最值得一看的語(yǔ)言之一。雖然許多語(yǔ)言使用的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和關(guān)鍵字在未經(jīng)訓(xùn)練的人眼中看起來像是胡言亂語(yǔ)，但 Python 的語(yǔ)法卻干凈而優(yōu)雅。即使是初學(xué)者也可以快速學(xué)會(huì)閱讀和編寫 Python 代碼。

讓 Python 變得漂亮的不僅僅是語(yǔ)法。該語(yǔ)言還有一種被稱為 Python Zen 的哲學(xué)，它鼓勵(lì)開發(fā)人員編寫簡(jiǎn)單、可讀和可維護(hù)的代碼。這種哲學(xué)有助于使 Python 成為最受初學(xué)者和經(jīng)驗(yàn)豐富的開發(fā)人員歡迎的語(yǔ)言之一。