Python在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用：完整指南

對(duì)于剛?cè)腴T(mén)的數(shù)據(jù)科學(xué)新手來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)一門(mén)編程語(yǔ)言（如Python）是與計(jì)算機(jī)交互、處理數(shù)據(jù)和構(gòu)建強(qiáng)大AI及機(jī)器學(xué)習(xí)模型的必經(jīng)之路。

Python作為一種編程語(yǔ)言，其流行源于其多功能性和易用性，這使其成為包括機(jī)器學(xué)習(xí)和AI在內(nèi)的多種項(xiàng)目的理想選擇。盡管入門(mén)相對(duì)簡(jiǎn)單，但新數(shù)據(jù)科學(xué)家仍需學(xué)習(xí)如何設(shè)置環(huán)境以及為特定項(xiàng)目安裝合適的庫(kù)。在正確的培訓(xùn)和指導(dǎo)下，Python的靈活性能讓數(shù)據(jù)科學(xué)家在不同領(lǐng)域中脫穎而出。

繼續(xù)閱讀，深入了解Python在數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用以及數(shù)據(jù)科學(xué)家最 essential 的工具。

數(shù)據(jù)科學(xué)是什么？

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，它結(jié)合了不同的工具和技巧，從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫(kù)或電子表格中以預(yù)定義格式或模式組織的數(shù)據(jù)）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如電子郵件、視頻和音頻錄音等以文本為主或多媒體形式且缺乏一致結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)）中提取知識(shí)和見(jiàn)解。

數(shù)據(jù)科學(xué)還有許多子領(lǐng)域，包括：

• 數(shù)據(jù)工程：涉及收集和管理數(shù)據(jù)，以供其他數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)科使用。
• 數(shù)據(jù)分析：更側(cè)重于分析過(guò)去表現(xiàn)并促進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。
• 人工智能（AI）：計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，專(zhuān)注于創(chuàng)建能夠執(zhí)行通常需要人類(lèi)智能的任務(wù)的系統(tǒng)。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)：AI的一個(gè)子領(lǐng)域，使系統(tǒng)能夠在不進(jìn)行顯式編程的情況下從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。
• 深度學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非常大的數(shù)據(jù)集中識(shí)別復(fù)雜模式。

根據(jù)具體使用場(chǎng)景，數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)選擇使用不同的編程語(yǔ)言。Python或R是進(jìn)行分析、對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法以及構(gòu)建AI/ML模型的有用語(yǔ)言。許多數(shù)據(jù)科學(xué)家還使用SQL來(lái)操作數(shù)據(jù)和提取相關(guān)見(jiàn)解，特別是在數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能場(chǎng)景中。

為什么Python被用于數(shù)據(jù)科學(xué)？

Python是數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最受歡迎的語(yǔ)言之一，因其多功能性和擁有一個(gè)充滿活力的開(kāi)源生態(tài)系統(tǒng)。因此，有一個(gè)龐大的開(kāi)發(fā)者社區(qū)，他們創(chuàng)建了庫(kù)和工具，使Python更易于使用。事實(shí)上，Python包裝索引（PyPI）上有數(shù)十萬(wàn)個(gè)開(kāi)源包可用。

許多開(kāi)源Python庫(kù)為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了更多功能，用于操作和分析數(shù)據(jù)、處理大型數(shù)據(jù)集、構(gòu)建新的AI/ML模型、創(chuàng)建交互式可視化等。這種可擴(kuò)展性和多功能性使Python成為初學(xué)者和有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)科學(xué)家的理想選擇。

讓我們看看一些最受歡迎的Python工具、庫(kù)和框架，用于各種數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目。

pandas

pandas是一個(gè)開(kāi)源的數(shù)據(jù)分析和操作庫(kù)，旨在讓處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更加容易。該庫(kù)提供了快速且靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和分析工具，擴(kuò)展了Python的功能。pandas在分析、清理和探索大型數(shù)據(jù)集方面很受歡迎。

NumPy

NumPy是一個(gè)用于更高級(jí)數(shù)值計(jì)算的數(shù)據(jù)分析庫(kù)。該庫(kù)提供了強(qiáng)大的數(shù)組和數(shù)學(xué)運(yùn)算功能，這對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)和其他數(shù)據(jù)科學(xué)場(chǎng)景非常有用。許多最受歡迎的Python庫(kù)依賴NumPy進(jìn)行數(shù)值運(yùn)算，因?yàn)樗瓤焖儆指咝А?/p>

PyTorch

PyTorch是由Meta AI開(kāi)發(fā)的用于機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的開(kāi)源平臺(tái)。該庫(kù)包含全面的功能，用于處理機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并且有一個(gè)豐富的工具和庫(kù)生態(tài)系統(tǒng)，擴(kuò)展了其功能。PyTorch在構(gòu)建和部署深度學(xué)習(xí)模型方面特別有用，以支持計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理應(yīng)用。

TensorFlow

TensorFlow是一個(gè)用于構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，代碼量很少。該框架提供端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)功能，重點(diǎn)在于模型訓(xùn)練和推理。TensorFlow非常適合大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，因?yàn)樗梢圆渴鹪诟鞣N平臺(tái)上，并且可以在多個(gè)CPU和GPU上運(yùn)行。

Apache Spark

Apache Spark是一個(gè)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的開(kāi)源統(tǒng)一分析引擎。它支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程和機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景。該平臺(tái)在實(shí)時(shí)流處理和大型數(shù)據(jù)集的批處理方面特別有用。

Keras

Keras是一個(gè)用于處理深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架。該庫(kù)提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的Python界面，旨在快速實(shí)驗(yàn)深度學(xué)習(xí)模型，并且與JAX、PyTorch和TensorFlow框架集成。Keras受歡迎的原因在于其API易于學(xué)習(xí)，可以減少構(gòu)建原型所需的時(shí)間。

Matplotlib

Matplotlib是一個(gè)用于創(chuàng)建靜態(tài)、交互式和動(dòng)畫(huà)可視化的庫(kù)。它是最古老的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)之一，包括廣泛的2D繪圖類(lèi)型和輸出格式。Matplotlib是需要精細(xì)控制和高度自定義可視化的項(xiàng)目的不錯(cuò)選擇。

Seaborn

Seaborn是一個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化的庫(kù)，擴(kuò)展了Matplotlib的功能。額外的功能包括更多的繪圖類(lèi)型和開(kāi)箱即用的高級(jí)選項(xiàng)。Seaborn非常適合用最少的代碼快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化。

Scikit-learn

Scikit-learn是建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上的流行預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)分析庫(kù)。它提供了眾多聚類(lèi)、分類(lèi)和回歸算法，以及決策樹(shù)。Scikit-learn非常適合在Python中構(gòu)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

Anaconda

Anaconda是一個(gè)Python發(fā)行版和綜合平臺(tái)，帶有許多數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)包，以及一個(gè)名為Conda的包管理器，可以輕松安裝更多包。該平臺(tái)有一個(gè)名為Spyder的IDE，專(zhuān)為Python的科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)。許多數(shù)據(jù)科學(xué)家選擇Anaconda，因其交互式控制臺(tái)、調(diào)試工具、數(shù)據(jù)探索能力以及對(duì)ML和AI模型的支持，以及其能夠促進(jìn)企業(yè)開(kāi)源安全使用的能力。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一個(gè)界面，用于創(chuàng)建和共享結(jié)合了代碼、文本解釋、可視化等元素的文檔。Jupyter筆記本對(duì)于各種數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)非常有用，包括探索性分析和數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的協(xié)作。

Python在數(shù)據(jù)科學(xué)中無(wú)價(jià)，因?yàn)橛斜姸嗝赓M(fèi)的開(kāi)源庫(kù)和工具可以加速數(shù)據(jù)工作流程和項(xiàng)目。同時(shí)，這也使得在學(xué)習(xí)如何使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)時(shí)，選擇正確的資源和解決方案變得至關(guān)重要。

像Anaconda筆記本、AI助手和AI導(dǎo)航器這樣的工具，使數(shù)據(jù)科學(xué)家更容易上手Python，并共享代碼和協(xié)作數(shù)據(jù)項(xiàng)目。這是一個(gè)學(xué)習(xí)和共同加速數(shù)據(jù)科學(xué)、Anaconda和Python創(chuàng)新的社區(qū)。