為何選擇python進行資料分析
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
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PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

在 Sublime Text 中運行 Python 代碼,需先安裝 Python 插件,再創建 .py 文件並編寫代碼,最後按 Ctrl B 運行代碼,輸出會在控制台中顯示。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

Golang在性能和可擴展性方面優於Python。 1)Golang的編譯型特性和高效並發模型使其在高並發場景下表現出色。 2)Python作為解釋型語言,執行速度較慢,但通過工具如Cython可優化性能。

在 Visual Studio Code(VSCode)中編寫代碼簡單易行,只需安裝 VSCode、創建項目、選擇語言、創建文件、編寫代碼、保存並運行即可。 VSCode 的優點包括跨平台、免費開源、強大功能、擴展豐富,以及輕量快速。

在 Notepad 中運行 Python 代碼需要安裝 Python 可執行文件和 NppExec 插件。安裝 Python 並為其添加 PATH 後,在 NppExec 插件中配置命令為“python”、參數為“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通過快捷鍵“F6”運行 Python 代碼。
