如何使用python学习数据科学

为什么要使用Python进行数据分析? 对于某些人来说,Python非常友好,并且是一种很容易爱上的语言。 Python于1991年首次出现,现在,Python是Perl,Ruby和其他语言等流行的动态编程语言之一。 在过去的几年中,Python和Ruby在使用其Web框架(例如Rails(Ruby)和Django(Python))创建网站时特别受欢迎。 这些类型的语言通常被称为“脚本语言”,因为它们可用于编写快速程序或脚本。 在所有语言中,当我们谈论“数据分析”时,Python被广泛使用。 从2000年代开始,Python就被用于学术研究和行业应用中的科学计算中,用于数据分析以及探索性和交互式计算以及数据可视化。Python将与其他编程语言(例如MATLAB,R,SAS等)进行比较。 ,由于python改进了对lib的支持,因此Python在数据处理任务方面具有很强的替代性。 Python的优势+通用编程python是以数据为中心的应用程序的最佳语言。 为什么不使用Python? Python不适用于多种用途。 1)Python代码的运行速度比用Java或C ++等语言编写的代码要慢得多,而Java或C ++是编译语言,而Python是解释型语言。 2)对于高并发,多线程应用程序,Python也不是理想的语言,这是因为其GIL(全局解释器锁定)机制阻止了解释器一次执行多个python字节码。 Python中的数据类型 Python生态系统 基本的Python库…