為什麼要用python進行資料分析?
1、python大量的函式庫為資料分析提供了完整的工具集(推薦學習:Python影片教學)
2、比起MATLAB、R語言等其他主要用於資料分析語言,python語言功能更加健全
3、python函式庫一直在增加,演算法的實作採取的方法更創新
4、python能很方便的對接其他語言,例如c、java等
二、什麼是IPython?
IPython是一個python的互動式的shell (它預設的python shell要好用的多、強大的多)
1、支援程式碼的自動補全、自動縮進,已經支援bash shell
2、Jupyter NoteBook(以前稱為IPython NoteBook),它提供了一個用戶和IPython內核互動的一個介面,同時它又是一個互動式的筆記本(可以保存你的原始碼、運行結果),集文字(markdown)、程式碼、圖像、公式與一體的python的web介面
3、支援互動式資料視覺化與其他圖形使用者介面
4、支援高效能的平行運算
三、運行環境
資料分析以及機器學習都有許許多多的程式庫,這些程式庫(例如:numpy、pandas、sckilearn、TensorFlow等),如果我們單獨去配置安裝比較麻煩,而且有的程式包(如:scipy)依賴的函式庫比較多;官方提供了一個整合的資料分析、機器學習的開發工具,即anaconda安裝:官網下載最新版,windows下安裝就行
開啟:
方式一、用指令
用cmd命令列或linux終端機嵌入指令:jupyter notebook將會運行起來兩個程式:IPython的服務程式和jupyter notebook的web介面,然後程式碼就可以在介面中寫
#注意】IPython服務端是程式運作的地方,jupyter notebook僅僅提供了一個互動介面,如果你把IPython的服務程式關掉(終端機中ctrl c)jupyter notebook就沒什麼用了
幾個基本操作:
雙擊D:刪除目前的cell
點選M:將目前cell轉換成markdown文件
jupyter建構:由一個個的cell構成,每個cell的執行時互不影響的,但是資料是共享的
方式二、用anaconda介面開啟
方式三、用pycharm開啟
#注意】編譯器一定要選擇anaconda目錄下的python編譯器,不然無法開啟IPython的服務程式
更多Python相關技術文章,請造訪Python教學欄位進行學習!
以上是為何選擇python進行資料分析的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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