如何使用 Python 进行数据科学
作者：互联网
Python及其在数据科学中的应用
Python很容易学习，它的语法也相对简单。它是数据科学的流行语言，因为它功能强大且易于使用。Python 是一种出色的数据分析语言，因为它包含各种数据结构、模块和工具。
你应该将Python用于数据科学的原因有很多：
- Python是一种非常通用的语言。它可用于各种数据科学任务，从数据预处理到机器学习和数据可视化。
- Python非常容易学习。您无需成为计算机科学专家即可开始使用Python进行数据科学。事实上，大多数数据科学任务都可以通过几个简单的Python命令来完成。
- Python 由广泛的库和工具支持。这意味着您可以轻松找到执行数据科学任务所需的工具和库。
Python 中的一些关键数据科学库
有一些具有数据科学功能的python 库值得一提。
NumPy是一个流行的数据分析和科学计算库。它具有广泛的数据结构，包括数组、列表、元组和矩阵。
IPython是Python的交互式shell，可以轻松探索数据，运行代码以及与其他用户共享结果。它为数据分析提供了一组丰富的功能，包括内联绘图和代码执行。
SciPy是用于数据分析、建模和科学计算的数学库的集合。它包括用于数据处理、线性代数、成像、概率等的工具。
Pandas是一个强大的数据分析和数据可视化库。它具有一些独特的功能，包括数据框，类似于Excel工作表，但可以容纳更多数据，以及强大的数据分析操作，例如排序和分组。
使用 Python 改进数据科学工作
有很多方法可以使用Python改进数据科学工作。以下是一些提示：
- 使用数据科学库。许多数据科学库，如pandas，scikit-learn和numpy，为常见的数据分析任务提供了方便的功能。
- 使用数据可视化库。许多数据可视化库，如 matplotlib 和 ggplot2，都为创建图形和图表提供了方便的功能。
- 使用c.数据预处理库，如pandas的dataframe.to_csv（）和scikit-learn的sklearn。有很多方法可以为机器学习预处理数据，但最受欢迎的两种是pandas的dataframetocsv和scikit-learn的sklrearn。预处理。
面向数据科学的高级 Python 主题
首先，我将讨论如何使用熊猫。Pandas 是一个数据分析库，可以轻松处理数据框、数据集和数据分析操作。它提供了一个高级数据接口，使访问和处理数据变得容易。Pandas 可以处理各种类型的数据，包括 NumPy 数组、文本文件和关系数据库。熊猫还拥有强大的数据分析工具，包括数据绘图和数据分析功能。Pandas 可以帮助您快速轻松地分析数据。
其次，我将讨论如何使用NumPy。NumPy是一个强大的Python库，它使处理大型多维数组和矩阵变得更加容易。NumPy还提供了许多其他有用的功能，例如用于集成C / C++代码，线性代数例程和傅里叶变换功能的工具。如果你正在用Python进行任何类型的科学或数值计算，NumPy值得一试。NumPy最重要的功能之一是它能够执行矢量化。矢量化是一种强大的技术，可以大大提高代码的性能。NumPy 提供了一个易于使用的界面，用于矢量化代码。只需将@vectorize装饰器添加到要矢量化的任何函数中即可。
最后，我将讨论如何使用 SciPy。SciPy 是一个基于 Python 的数学、科学和工程开源软件生态系统。它包括用于线性代数、优化、积分、插值、特殊函数、FFT、信号和图像处理、ODE 求解器等模块。SciPy 库专为与 NumPy 数组配合使用而构建，并提供许多用户友好且高效的数值例程，例如用于数值积分和优化的例程。此外，SciPy 还提供了大量高级科学函数，例如统计测试、寻根、线性代数、傅里叶变换等。SciPy是一个活跃的开源项目，拥有一支国际开发团队。它是在BSD许可证下发布的，并且是免费提供的。
您可以使用 Python 尝试的数据科学项目
以下是您可以尝试的 Python 数据科学项目的一些示例：
1. 预测股市：你可以使用 Python 来预测股市。对于初学者来说，这是一个很棒的项目，因为它不需要大量数据。
2. 分析安然电子邮件数据集：安然电子邮件数据集是数据科学项目的绝佳数据集。您可以使用 Python 来分析电子邮件并找出有趣的见解。
3. 使用卷积神经网络对图像进行分类：您可以使用卷积神经网络对图像进行分类。对于对机器学习感兴趣的人来说，这是一个很棒的项目。
4. 分析 Yelp 评论数据集：Yelp 评论数据集是数据科学项目的绝佳数据集。您可以使用Python来分析评论并找出有趣的见解。
5. 预测房价。
作为一名房地产经纪人，最重要的技能之一是预测房价。这可能很困难，因为许多因素都会影响房屋定价。但是，通过正确的数据和一些Python编程，可以创建一个可以准确预测房价的模型。第一步是收集您所在地区近期房屋销售的数据。这些数据应包括销售价格、平方英尺、卧室和浴室的数量以及任何其他相关信息。您可以在线查找这些数据，也可以自己从公共记录中收集。获得此数据后，需要对其进行清理并准备在机器学习模型中使用。这包括删除任何缺失值并确保所有数据的格式正确。接下来，您需要选择用于训练模型的机器学习算法。
Python不仅是最流行的编程语言之一，也是最漂亮的语言之一。虽然许多语言使用的标点符号和关键字在未经训练的眼睛看来就像胡言乱语，但 Python 的语法干净而优雅。即使是初学者也可以快速学习阅读和编写Python代码。
不仅仅是语法使Python变得漂亮。该语言还具有称为Python Zen的哲学，它鼓励开发人员编写简单，可读且可维护的代码。这种理念使Python成为初学者和经验丰富的开发人员最流行的语言之一。