Python直譯是什麼

資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是品質管理系統的支持過程。在實務中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。

資料分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到電腦的出現才使得實際操作成為可能，並使得資料分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學結合的產物。

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Python 這類語言被稱為腳本語言，因為它們可以編寫簡短粗糙的小程序，即腳本。不過這好像在說 Python 無法建構嚴謹的軟體似的，其實經過幾年來不斷改良， Python 不只擁有強大的資料處理功能，完全可以用它建構生產系統 。

不過由於 Python 是解釋型語言， 大部分 Python 程式碼都要比編譯型語言（如 C 和 Java）的程式碼慢很多 。所以在那些要求延遲非常小的應用中，為了盡可能優化效能，使用 C 這種更低且低生產力的語言更值得。

對於高並發、多線程的應用程序，Python 也不是一種理想的程式語言，這是因為Python 有一個叫做GIL（全域解釋器鎖）的東西，這是一種防止解釋器同時執行多條Python 字節碼指令的機制。這並不是說 Python 不能執行真正多執行緒並行程式碼，只不過這些程式碼不能在單一 Python 進程中執行而已。

三、與資料分析相關的Python 庫

#NumPy

NumPy 是Python 科學計算的基礎包，它提供：

快速高效的多維數組物件ndarray；

直接對數組執行數學運算及對數組執行元素級計算的函數；

線性代數運算、隨機數生成;

將C、C 、Fortran 程式碼整合到Python 的工具等。

它是為嚴格的數字處理而產生。多為許多大型金融公司使用，以及核心的科學計算組織如：Lawrence Livermore，NASA 用其處理一些本來使用 C ，Fortran 或Matlab 等所做的任務。

Pandas

Pandas 主要提供快速且方便地處理結構化資料的大量資料結構和函數。

Matplotlib

Matplotlib 是最受歡迎的用於繪製資料圖表的 Python 函式庫。

IPython

IPython 是Python 科學計算標準工具集的組成部分，是一個增強的Python Shell，目的是提高編寫、測試、調試Python 程式碼的速度。主要用於互動式資料處理和利用matplotlib 對資料進行視覺化處理。

SciPy

SciPy 是一組專門解決科學計算中各種標準問題域的套件的集合。主要包括以下套件：

scipy.integrate: 數值積分例程和微分方程求解器；

scipy.linalg: 擴展了由numpy.linalg 提供的線性代數例程和矩陣分解功能;

scipy.optimize: 函數最佳化器以及根查找演算法；

scipy.signal: 訊號處理工具;

scipy.sparse: 稀疏矩陣與稀疏線性系統解算器；

scipy.special: SPECFUN（這是實作了許多常用數學函數的Fortran 函式庫）的包裝器。

scipy.stats: 標準連續和離散機率分佈、各種統計檢定方法和更好的描述統計法；

scipy.weave: 利用內聯C 程式碼加速陣列計算的工具。

Python擁有一個巨大而活躍的科學計算社群

Python在資料分析和互動、探索性運算以及資料視覺化等方面都有非常成熟的函式庫和活躍的社區，使python成為資料處理任務重要解決方案。在科學計算方面，python擁有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython等等一系列非常優秀的函式庫和工具，特別是pandas在處理中型資料方面可以說有著無與倫比的優勢，正在成為各行業資料處理任務的首選庫。

python擁有強大的通用程式設計能力

不同於R或matlab，python不僅在資料分析方面能力強大，在爬蟲、web、自動化運維甚至遊戲等等很多領域都有廣泛的應用。這就使公司使用一種技術完成全部服務成為可能，有利於各個技術組之間的業務融合。例如，我們用python的爬蟲框架scrapy爬取數據，然後交給pandas做數據處理，最後使用python的web框架django給用戶作展示，這一系列任務可以全部用python完成，能大大提高公司的技術效率。

python是人工智慧時代的通用語言

因為數據分析是十分枯燥的事情，但是擁有了人工智慧，將解決這些問題。在人工智慧火熱的今天，python已經成為了最受歡迎的程式語言。得益於python的簡潔、豐富的庫和社區，大部分深度學習框架都優先支持python語言編程，比如當今最火熱的深度學習框架tensorflow，它雖然是C 編寫的，但對python語言支持最好，

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