软件工程#为什么数据科学家喜欢使用Python语言
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发布时间：2022-04-06 14:27
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时间：2022-04-06 15:56
论，完成工作。而Python编程语言则是开发数据科学应用的多面手，因为它能帮助数据科学家，以最短最优的时间进行编码、调试、运行并获取结果，从而高
效地完成工作。
一名技术娴熟的企业数据科学家的真正价值，在于利用多种数据视觉化手段，向公司的不同利益相关者有效地传
递数据模式和预测。否则，数据科学工作就是一场零和游戏。Python以其优良特性，符合高强度科学计算的几乎所有方面要求，这使得它成为在不同的数据科
学应用之间进行编程的绝佳选择，原因很简单：开发人员仅用一种语言就可以完成开发和分析工作。面向数据科学的Python将企业业务的不同部分连接在一
起，提供了一个数据分享和处理的直接媒介。
Python遵循统一的设计哲学，注重可用性、可读性，对于数据科学的学习曲线也较低。
Python有很高的可扩展性，且与Matlab、Stata等语言相比，运行更加快速。
另
外，Python生态系统中还在涌现出更多的数据视觉化库，以及炫酷的应用编程结构，目的是使用图形更好地展现数据分析的结果。Python社区有着诸如
Sci-Kit learn、NumPy、Pandas、Statsmodel和SciPy等许多优秀的数据分析库。这些库的数量还在不断增长。
面向数据科学中数字处理与科学计算的Python编程
数据分析与Python编程语言十分契合。如果你决定要通过Python语言学习数据科学，那么你应该考虑的下一个问题，就是Python库中有哪些是可以完成大部分的数据分析工作？接下来，我们给大家介绍全球的企业数据科学家都在使用的Python数据分析库。
NumPy
Numpy是使用Python开发的高级（high level）工具的基础。这个库不能用于高级数据分析，但是深入理解Numpy中面向数组的计算，可以帮助数据科学家有效使用Pandas库。
SciPy
SciPy主要用于科学计算，拥有许多不同的模块，可用于特殊函数、图像处理、插值法（interpolation）、线性代数、常微分方程（ODE）求解器以及其他多种用途。这个库还可以与NumPy数组一起使用，实现许多高效的数*算。
Pandas
Pandas是用于数据再加工最好的库，因为它使得处理遗失的数据、自动数据对齐（data alignment）变得更加简单，它还支持处理从不同的数据源收集而来的索引数据。
SciKit 这个流行的机器学习库拥有多种回归、分类和聚类算法，还支持gradient boosting、向量机、朴素贝叶斯模型和逻辑回归。这个库还被设计成能够与NumPy和SciPy进行交互。
Matplotlib
这是一个二维绘图库，有着交互性很强的特性，生成的图标可以放大、推移，并且能够用于发行刊物印刷出版。而且，还支持多平台的交互环境。
Matplotlib、
NumPy和SciPy是科学计算的基础。还有许多其他的Python库，诸如用于网络挖掘的Pattern，用于自然语言处理的NLTK，用于深度学习
的Theano，用于爬取网络的Scrappy，IPython，Statsmodels，Mlpy等。对于初学Python数据科学的人，他们需要很好
地掌握上面提到的优秀数据分析库。
