使用 Python 進行數據科學的 7 大優勢

你能猜出數據科學領域中使用最廣泛的語言嗎？ 好吧，從這篇文章的標題來看，你一定已經知道它是什麼了，如果你還在疑惑——它就是 Python。

根據 StackOverflow 分析，

“Python 增長最快的用途是用於數據科學、機器學習和學術研究。”

大量 Python 粉絲的背後隱藏著許多原因。 主要原因是Python 非常容易學習。 談到數據科學，Python 是一個非常棒的工具，它有很多好處。 由於它是開源的，因此它靈活且不斷改進。 另外，Python 有一系列有用的庫，不要忘記它可以與其他語言（如 Java）以及現有結構集成。 長話短說——Python 是一個出色的數據科學工具。

我們將為您提供 6 個強有力的理由來支持我們的主張！

1. 簡單！

當談到 Python 在編程和數據科學社區中的流行時，首先想到的是它的簡單性。 Python 的最佳特性之一是其固有的簡單性和可讀性，使其成為初學者友好的語言。 它的語法簡潔明了，因此比大多數其他語言的學習曲線更短。 事實上，用 Python 編寫程序的速度可能比用 C++ 或 Java 等其他語言編寫的要快得多。

Python 非常節省時間，因為它允許您直接進入研究部分，而無需花費數小時閱讀文檔。 今天，Python 被廣泛用於數據分析、統計分析、Web 開發、文本處理等等。

2. 圖書館——有一個滿足每一種需求！

雖然 Python 的簡單性使其成為許多人的首選，但其各種出色的庫使其對數據科學專業人士更具吸引力。 多年來，Python 通過包含進一步增強其功能的庫而變得更加豐富。 有如此多的庫，您一定會找到一個量身定制的來滿足您的數據科學需求。

讓我們來看看一些最流行的 Python 庫——

NumPy 是最早在數據科學中找到用例的庫之一。 它結合了對多維數組和矩陣進行操作的高級數學函數，非常適合科學計算。

Pandas 建立在 NumPy 之上。 它是 Python 的數據分析庫，可用於一切——從從 Excel 工作表導入數據到處理數據集以進行時間序列分析。

SciPy 是 NumPy 的科學等價物。 它具有對科學數據進行數值整合和有效分析所需的所有工具。 Matplotlib 是一個 2D 繪圖庫，配備了提供數據可視化所需的所有工具。 Scikit-Learn 和 PyBrain 是配備用於開發神經網絡的模塊的 ML 庫。

除了這些庫之外，還有其他庫，例如 SymPy（統計應用程序）； Shogun、PyLearn2 和 PyMC（機器學習）； Bokeh、ggplot、Plotly、prettyplotlib 和 seaborn（數據可視化和繪圖），以及 csvkit、PyTables、SQLite3（數據格式化和存儲）等等。

3. 多範式方法。

Python 的一大優點是與 OOP 語言不同，它不受方法限制——它是一種多範式編程語言。 因此，例如，在 Java 中，您需要創建一個單獨的 OO 類來打印“Hello World”，而在 Python 中則不必這樣做。 Python 採用多範式方法，支持函數式、過程式以及面向對象的編程和麵向方面的編程風格。

4. 企業應用程序集成 (EAI)。

Python 是企業應用程序集成 (EAI) 的優秀工具。 正如我們前面提到的，Python 可以高度嵌入應用程序中，即使是用其他編程語言編寫的應用程序也是如此。 因此，它允許與其他語言輕鬆集成，從而使 Web 開發過程更容易。 例如，它可以調用 CORBA/COM 組件，也可以直接調用 Java、C++ 或 C 代碼。 Python 與 Java、C 和 C++ 的強大集成結合使其成為應用程序腳本編寫的絕佳選擇。

此外，由於強大的文本處理和集成能力，Python 還是一個有用的軟件測試工具。 它具有獨特的單元測試框架，也可用於開發複雜的 GUI 桌面應用程序。

5. Jupyter 筆記本。

使用 Python，每個程序員都熟悉 Jupyter Notebook。 它是一個開源 Web 應用程序，允許編碼人員編寫富有表現力的代碼。 Jupyter Notebook 是用於數據科學和機器學習的便捷工具。 它使您能夠展示您的發現並將結果（可視化）嵌入到與您的代碼相同的文檔中。

在圍繞 Jupyter Notebook 的眾多服務中，有 Google Colaboratory 為您提供免費的雲計算特權以及訪問高性能 GPU 以運行 Jupyter Notebook。 由於 Google Colab 直接與 Google Drive 應用程序同步，因此您可以將數據和筆記本存儲在 Google Drive 上。

6. 社區——總有人可以依靠！

關於 Python，還有什麼比我們目前已經提到的東西更棒的呢？

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Python 社區。

無論好壞，Python 社區都會一直在你身邊。 沒有問題，沒有問題，或者沒有問題，Python 愛好者和志願者不會解決或回答。 您需要做的就是詢問。 這是開源社區最值得稱道的特性之一——它們總是對討論持開放態度。

如果您卡在代碼中的某個地方或某事上，您可以確定某個地方的某個人以前遇到過這樣的問題。 所以，總有解決辦法。 您可以在 Reddit 和 StackOverflow 等在線平台上與 Python 專家和社區成員聯繫，也可以參加聚會/會議和其他聚會。

總而言之，Python 已被證明是數據科學的遊戲規則改變者。 它包含如此有用的工具和功能，使其成為世界各地許多數據科學家和數據分析師的首選。

雖然我們確信上述原因足以向您展示 Python 在數據科學方面的優勢，但您必須親自測試才能相信它！