Python被称作“数据分析之王”的原因
【Python被称作“数据分析之王”的原因】原标题:Python被称作“数据分析之王”的原因
对于数据分析人员来说 , 为什么要学习Python已经是老生常谈了 , 但是鉴于很多小伙伴还是不太清楚 , 那我们今天再来好好讲一讲~
为什么Python是数据分析之王
Python已经成为应用机器学习中的黄金标准 。 当前 , 对于了解Python的数据分析师和机器学习工程师而言 , 职位空缺要多于所有其他语言的总和 。 此时的逻辑问题可能是 , 为什么在应用机器学习中如此频繁地使用Python?尽管有很多原因使它在这个领域无处不在 , 但通常有三个原因是最重要的 。
Python广泛采用的主要原因之一是它的简单性 。 尽管这不是一个硬性规定 , 但进入编程语言的障碍越少 , 通常会被更多地使用 。 Python很简单 , Python可能是目前最简易的语言 。 这意味着几乎任何人都可以学习 。 开发人员不必担心代码本身 , 可以将更多的精力和精力放在寻找解决方案上 。
库之所以成为Python受欢迎的第二个原因 , 可能也是出自第一个原因 。 Python中的库是一组预捆绑的代码 , 我们可以将其导入相关环境中以扩展语言的功能 。
关于应用机器学习的几乎每个方面都有库 。 例如 , Pandas是用于处理数据的库 , SciKit-Learn是用于构建传统模型的通用库 , SciKit-learn还拥有在整个机器学习管道中使用的许多工具 , 其中有用于可视化的matplotlib和用于构建深度学习模型的Keras , 还有许多满足特定需求的库 , 例如用于自然语言处理的NTLK和一个用于Web抓取的名为BeautifulSoup的库 。
Python流行的第三个原因是JupyterNotebook的使用 。 JupyterNotebook是使用Python编写代码的强大工具 。 JupyterNotebook是基于Web的界面 , 可用于快速原型开发和共享与数据相关的项目 。 无需编写和重新编写整个程序 , 而是可以编写代码行并一次或小批量运行它们 , 这使编码更易于调试和理解 。
JupyterNotebook的成功取决于一种称为文学编程的编程形式 。 文字编程是由斯坦福大学计算机科学家DonaldKnuth创建的一种软件开发风格 。 这种类型的编程强调散文优先的方法 , 即在对人类友好的文本中插入代码块 。 它擅长于示范 , 研究和教学目标 , 尤其是在数据分析方面 。
综上所述 , 简单性、可读性、库和集成开发环境使Python成为数据分析领域最常用的语言之一 。
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