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

對于剛?cè)腴T的數(shù)據(jù)科學(xué)新手來說，學(xué)習(xí)一門編程語言（如Python）是與計算機交互、處理數(shù)據(jù)和構(gòu)建強大AI及機器學(xué)習(xí)模型的必經(jīng)之路。

Python作為一種編程語言，其流行源于其多功能性和易用性，這使其成為包括機器學(xué)習(xí)和AI在內(nèi)的多種項目的理想選擇。盡管入門相對簡單，但新數(shù)據(jù)科學(xué)家仍需學(xué)習(xí)如何設(shè)置環(huán)境以及為特定項目安裝合適的庫。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)）中提取知識和見解。

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)重于分析過去表現(xiàn)并促進數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。
• 人工智能（AI）：計算機科學(xué)的一個分支，專注于創(chuàng)建能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務(wù)的系統(tǒng)。
• 機器學(xué)習(xí)：AI的一個子領(lǐng)域，使系統(tǒng)能夠在不進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)：機器學(xué)習(xí)的一個分支，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非常大的數(shù)據(jù)集中識別復(fù)雜模式。

根據(jù)具體使用場景，數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會選擇使用不同的編程語言。Python或R是進行分析、對數(shù)據(jù)應(yīng)用統(tǒng)計方法以及構(gòu)建AI/ML模型的有用語言。許多數(shù)據(jù)科學(xué)家還使用SQL來操作數(shù)據(jù)和提取相關(guān)見解，特別是在數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能場景中。

為什么Python被用于數(shù)據(jù)科學(xué)？

Python是數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最受歡迎的語言之一，因其多功能性和擁有一個充滿活力的開源生態(tài)系統(tǒng)。因此，有一個龐大的開發(fā)者社區(qū)，他們創(chuàng)建了庫和工具，使Python更易于使用。事實上，Python包裝索引（PyPI）上有數(shù)十萬個開源包可用。

許多開源Python庫為數(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。這種可擴展性和多功能性使Python成為初學(xué)者和有經(jīng)驗的數(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、庫和框架，用于各種數(shù)據(jù)科學(xué)項目。

pandas

pandas是一個開源的數(shù)據(jù)分析和操作庫，旨在讓處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)更加容易。該庫提供了快速且靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和分析工具，擴展了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是一個用于更高級數(shù)值計算的數(shù)據(jù)分析庫。該庫提供了強大的數(shù)組和數(shù)學(xué)運算功能，這對于機器學(xué)習(xí)和其他數(shù)據(jù)科學(xué)場景非常有用。許多最受歡迎的Python庫依賴NumPy進行數(shù)值運算，因為它既快速又高效。

PyTorch

PyTorch是由Meta AI開發(fā)的用于機器學(xué)習(xí)項目的開源平臺。該庫包含全面的功能，用于處理機器學(xué)習(xí)模型，并且有一個豐富的工具和庫生態(tài)系統(tǒng)，擴展了其功能。PyTorch在構(gòu)建和部署深度學(xué)習(xí)模型方面特別有用，以支持計算機視覺和自然語言處理應(yīng)用。

TensorFlow

TensorFlow是一個用于構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開源機器學(xué)習(xí)框架，代碼量很少。該框架提供端到端的機器學(xué)習(xí)功能，重點在于模型訓(xùn)練和推理。TensorFlow非常適合大規(guī)模機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，因為它可以部署在各種平臺上，并且可以在多個CPU和GPU上運行。

Apache Spark

Apache Spark是一個用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的開源統(tǒng)一分析引擎。它支持數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程和機器學(xué)習(xí)場景。該平臺在實時流處理和大型數(shù)據(jù)集的批處理方面特別有用。

Keras

Keras是一個用于處理深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開源深度學(xué)習(xí)框架。該庫提供了一個簡單的Python界面，旨在快速實驗深度學(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)建原型所需的時間。

Matplotlib

Matplotlib是一個用于創(chuàng)建靜態(tài)、交互式和動畫可視化的庫。它是最古老的數(shù)據(jù)可視化庫之一，包括廣泛的2D繪圖類型和輸出格式。Matplotlib是需要精細控制和高度自定義可視化的項目的不錯選擇。

Seaborn

Seaborn是一個統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化的庫，擴展了Matplotlib的功能。額外的功能包括更多的繪圖類型和開箱即用的高級選項。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)測數(shù)據(jù)分析庫。它提供了眾多聚類、分類和回歸算法，以及決策樹。Scikit-learn非常適合在Python中構(gòu)建和部署機器學(xué)習(xí)模型。

Anaconda

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

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一個界面，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)項目的協(xié)作。

Python在數(shù)據(jù)科學(xué)中無價，因為有眾多免費的開源庫和工具可以加速數(shù)據(jù)工作流程和項目。同時，這也使得在學(xué)習(xí)如何使用Python進行數(shù)據(jù)科學(xué)時，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)項目。這是一個學(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)。