為什麼Python是資料科學領域的首選語言?Python入門學習

　　為什麼Python是資料科學領域的首選語言?這是很多人都比較好奇的問題，接下來透過這篇文章為大家介紹一下。

　　在資料科學社群中最受歡迎的程式語言，使用最多的有三種：Python、SQL和R，其中使用率最高的程式語言是Python。

　　眾所周知，資料科學家們需要處理複雜的問題，一般問題的解決過程都包括這四個主要的步驟：資料收集和清洗、資料探索、資料建模和資料視覺化。

　　Python可以在整個過程中提供必要有效的處理工具，每一個步驟都有專門的工具庫。Python包括許多強大的統計學和資料工具，比如Pandas、Numpy、Matplotlib、Scipy等，另外還包括先進的深度學習工具，比如Tensorflow、PyBrain等。

　　此外，Python被認作是人工智慧和機器學習的基礎語言，而資料科學和人工智慧又有著密切的交集。因此，Python被視為資料科學領域應用最廣泛的語言，並不會令人感到意外。

　　資料收集和清洗：透過Python，你可以載入各式各樣不同格式的資料，比如說CSV、TSV或者來源網路的JSON。無論是你想要直接把SQL表格載入到你的程式中，還是需要抓取網站資訊，Python都可以幫你輕鬆完成這些任務。

　　資料探索：你已經收集好資料，並對這些資料進行標準化處理的工具，接下來就是進行資料探索了。在這一過程中你需要清理業務邏輯中所發現的問題，並將這一問題轉換成標準化的資料科學問題。為了實現這一點，需要對資料的型別進行探索，並將它們分離成不同的資料型別，以便提供它們所需的處理方式，這種情況下你可以使用Python的Numpy和Pandas來對這些資料進行探索。

　　資料建模：對於資料科學流程來說是一個非常關鍵的階段，而建模之前的特徵選擇階段，你需要對現有的資料集進行降維的工作。Python語言能夠非常方便的幫助你進行這一項任務，它擁有許多高階的工具庫來幫助你解決問題。

　　資料視覺化和解釋：Python帶有許多資料和視覺化的包，Matplotlib是最為常用的庫，可以生成基本的圖形和圖表，如果你需要設計精美的高階圖示，可以嘗試一下Python的另外一個包Plotly。