使用 Python 进行数据科学的 7 大优势

你能猜出数据科学领域中使用最广泛的语言吗？ 好吧，从这篇文章的标题来看，你一定已经知道它是什么了，如果你还在疑惑——它就是 Python。

根据 StackOverflow 分析，

“Python 增长最快的用途是用于数据科学、机器学习和学术研究。”

大量 Python 粉丝的背后隐藏着许多原因。 主要原因是Python 非常容易学习。 谈到数据科学，Python 是一个非常棒的工具，它有很多好处。 由于它是开源的，因此它灵活且不断改进。 另外，Python 有一系列有用的库，不要忘记它可以与其他语言（如 Java）以及现有结构集成。 长话短说——Python 是一个出色的数据科学工具。

我们将为您提供 6 个强有力的理由来支持我们的主张！

1. 简单！

当谈到 Python 在编程和数据科学社区中的流行时，首先想到的是它的简单性。 Python 的最佳特性之一是其固有的简单性和可读性，使其成为初学者友好的语言。 它的语法简洁明了，因此比大多数其他语言的学习曲线更短。 事实上，用 Python 编写程序的速度可能比用 C++ 或 Java 等其他语言编写的要快得多。

Python 非常节省时间，因为它允许您直接进入研究部分，而无需花费数小时阅读文档。 今天，Python 被广泛用于数据分析、统计分析、Web 开发、文本处理等等。

2. 图书馆——有一个满足每一种需求！

虽然 Python 的简单性使其成为许多人的首选，但其各种出色的库使其对数据科学专业人士更具吸引力。 多年来，Python 通过包含进一步增强其功能的库而变得更加丰富。 有如此多的库，您一定会找到一个量身定制的来满足您的数据科学需求。

让我们来看看一些最流行的 Python 库——

NumPy 是最早在数据科学中找到用例的库之一。 它结合了对多维数组和矩阵进行操作的高级数学函数，非常适合科学计算。

Pandas 建立在 NumPy 之上。 它是 Python 的数据分析库，可用于一切——从从 Excel 工作表导入数据到处理数据集以进行时间序列分析。

SciPy 是 NumPy 的科学等价物。 它具有对科学数据进行数值整合和有效分析所需的所有工具。 Matplotlib 是一个 2D 绘图库，配备了提供数据可视化所需的所有工具。 Scikit-Learn 和 PyBrain 是配备用于开发神经网络的模块的 ML 库。

除了这些库之外，还有其他库，例如 SymPy（统计应用程序）； Shogun、PyLearn2 和 PyMC（机器学习）； Bokeh、ggplot、Plotly、prettyplotlib 和 seaborn（数据可视化和绘图），以及 csvkit、PyTables、SQLite3（数据格式化和存储）等等。

3. 多范式方法。

Python 的一大优点是与 OOP 语言不同，它不受方法限制——它是一种多范式编程语言。 因此，例如，在 Java 中，您需要创建一个单独的 OO 类来打印“Hello World”，而在 Python 中则不必这样做。 Python 采用多范式方法，支持函数式、过程式以及面向对象的编程和面向方面的编程风格。

4. 企业应用程序集成 (EAI)。

Python 是企业应用程序集成 (EAI) 的优秀工具。 正如我们前面提到的，Python 可以高度嵌入应用程序中，即使是用其他编程语言编写的应用程序也是如此。 因此，它允许与其他语言轻松集成，从而使 Web 开发过程更容易。 例如，它可以调用 CORBA/COM 组件，也可以直接调用 Java、C++ 或 C 代码。 Python 与 Java、C 和 C++ 的强大集成结合使其成为应用程序脚本编写的绝佳选择。

此外，由于强大的文本处理和集成能力，Python 还是一个有用的软件测试工具。 它具有独特的单元测试框架，也可用于开发复杂的 GUI 桌面应用程序。

5. Jupyter 笔记本。

使用 Python，每个程序员都熟悉 Jupyter Notebook。 它是一个开源 Web 应用程序，允许编码人员编写富有表现力的代码。 Jupyter Notebook 是用于数据科学和机器学习的便捷工具。 它使您能够展示您的发现并将结果（可视化）嵌入到与您的代码相同的文档中。

在围绕 Jupyter Notebook 的众多服务中，Google Colaboratory 为您提供免费的云计算特权，以及访问高性能 GPU 来运行 Jupyter Notebook。 由于 Google Colab 直接与 Google Drive 应用程序同步，因此您可以将数据和笔记本存储在 Google Drive 上。

6. 社区——总有人可以依靠！

关于 Python，还有什么比我们目前已经提到的东西更棒的呢？

获得世界顶尖大学的数据科学认证。 加入我们的行政 PG 课程、高级证书课程或硕士课程，以加快您的职业生涯。

Python 社区。

无论好坏，Python 社区都会一直在你身边。 没有问题，没有问题，或者没有问题，Python 爱好者和志愿者不会解决或回答。 您需要做的就是询问。 这是开源社区最值得称道的特性之一——它们总是对讨论持开放态度。

如果您卡在代码中的某个地方或某事上，您可以确定某个地方的某个人以前遇到过这样的问题。 所以，总有解决办法。 您可以在 Reddit 和 StackOverflow 等在线平台上与 Python 专家和社区成员联系，也可以参加聚会/会议和其他聚会。

总而言之，Python 已被证明是数据科学的游戏规则改变者。 它包含如此有用的工具和功能，使其成为世界各地许多数据科学家和数据分析师的首选。

虽然我们确信上述原因足以向您展示 Python 在数据科学方面的优势，但您必须亲自测试才能相信它！