データ分析にPythonを選ぶ理由

データ分析に Python を使用する理由は何ですか?

1. Python の多数のライブラリは、データ分析のための完全なツールセットを提供します (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )

2. MATLAB や R 言語などの主にデータ分析に使用される言語と比較して、Python 言語はより充実した機能を備えています

3. Python ライブラリの数は増加しており、アルゴリズムの実装に採用された方法はより革新的です

4. Python は、C、Java などの他の言語に簡単に接続できます。

2 、IPython とは何ですか?

IPython は Python 対話型シェルです (デフォルトの Python シェルは非常に使いやすく、より強力です)

1. 自動コード補完と自動インデントをサポートし、すでに bash シェルをサポートしています

2、Jupyter NoteBook (以前は IPython NoteBook として知られていました)。ユーザーが IPython カーネルと対話するためのインターフェイスを提供し、対話型のノートブックでもあります (ソース コード、実行結果を保存できます)。テキスト (マークダウン)、コード、画像、数式を統合する Python Web インターフェイス

##3. インタラクティブなデータ視覚化とその他のグラフィカル ユーザー インターフェイスをサポート

4. 高性能並列コンピューティングをサポート

3. 実行環境

データ分析や機械学習のためのプログラムライブラリが多数あります(numpy、pandas、sckilearn、TensorFlowなど)。単独で設定してインストールするのは面倒で、一部のパッケージ (scipy など) は多くのライブラリに依存しています。公式は統合されたデータ分析と機械学習の開発ツールを提供しています。つまり、anaconda のインストール: 公式から最新バージョンをダウンロードします。 Web サイトを開くには、Windows にインストールするだけです

開く:

方法 1、コマンドを使用します

cmd コマンド ラインまたは Linux ターミナルを使用して、コマンド jupyter を埋め込みます。 IPython サービス プログラムと jupyter ノートブック Web インターフェイスの 2 つのプログラムを実行します。その後、インターフェイスにコードを記述することができます。

注] IPython サーバーはプログラムが実行される場所であり、jupyter ノートブックは対話型インターフェイスのみを提供します。 IPython サービス プログラムをオフにすると (ターミナルで Ctrl C)、jupyter Notebook は役に立たなくなります。

いくつかの基本操作:

D をダブルクリック: 現在のセルを削除

M をクリック: 現在のセルをマークダウン ドキュメントに変換

Jupyter 構造: セルで構成されています。各セルの実行は相互に影響しませんが、データは共有されます

方法 2、anaconda インターフェイスで開く

方法 3、pycharm で開く

[注意] コンパイラは、anaconda ディレクトリ内の Python コンパイラを選択する必要があります。選択しないと、IPython サービス プログラムを開くことができません

その他の Python 関連の技術記事については、

Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。

以上がデータ分析にPythonを選ぶ理由の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。