대부분의 사람들이 보기에 Python은 웹 크롤러에만 사용됩니다. 사실, 파이썬에는 그 힘이 있습니다. 오늘 우리는 파이썬이 왜 그렇게 인기가 있고 무엇을 할 수 있는지 살펴보겠습니다.
그림 한 장으로 Python의 주요 응용 분야 이해하기: #🎜🎜 #
5. 재무 분석 퀀트 트레이딩, 재무 분석, 금융 공학 분야에서 Python 언어는 가장 많이 사용될 뿐만 아니라 그 중요성도 있습니다. 해마다 증가하고 있습니다. 이유: 동적 언어인 Python은 명확하고 단순한 언어 구조, 풍부한 라이브러리, 성숙하고 안정적이며 과학적 계산 및 통계 분석에 매우 강력합니다. 생산 효율성은 c, c++ 및 java보다 훨씬 높습니다. 특히 전략 백테스팅에 좋습니다.
6. 빅 데이터 분석 다른 해석 언어에 비해 Python 언어의 가장 큰 특징은 데이터 분석, 상호 작용 및 시각화 분야에서 매우 완벽하고 우수한 라이브러리를 갖춘 크고 활동적인 과학 컴퓨팅 생태계입니다. ( Python 데이터 분석 스택: Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython)은 또한 과학 컴퓨팅을 위한 고유한 Python 배포판 Anaconda를 형성했습니다. 이는 지난 몇 년 동안 빠르게 발전하고 개선되어 다음과 같은 전통적인 데이터 분석 언어에 대한 강력한 지원을 형성했습니다. R MATLAB SAS Stata로 매우 강력한 대안입니다.
위 내용은 파이썬을 배우는 주된 목적은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

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