为何选择python进行数据分析
为什么要用python进行数据分析?
1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集(推荐学习:Python视频教程)
2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言,python语言功能更加健全
3、python库一直在增加,算法的实现采取的方法更加创新
4、python能很方便的对接其他语言,比如c、java等
二、什么是IPython?
IPython是一个python的交互式的shell (它默认的python shell要好用的多、强大的多)
1、支持代码的自动补全、自动缩进,已经支持bash shell
2、Jupyter NoteBook(以前称为IPython NoteBook),它提供了一个用户和IPython内核交互的一个界面,同时它又是一个交互式的笔记本(可以保存你的源代码、运行结果),集文本(markdown)、代码、图像、公式与一体的python的web界面
3、支持交互式数据可视化与其他图形用户界面
4、支持高性能的并行计算
三、运行环境
数据分析以及机器学习都有许许多多的程序库,这些程序库(比如:numpy、pandas、sckilearn、TensorFlow等),如果我们单独去配置安装比较麻烦,而且有的程序包(如:scipy)依赖的库比较多;官方提供了一个集成的数据分析、机器学习的开发工具,即anaconda安装:官网下载最新版,windows下安装就行
打开:
方式一、用命令
用cmd命令行或者linux终端嵌入命令:jupyter notebook将会运行起来两个程序:IPython的服务程序和jupyter notebook的web界面,然后代码就可以在界面中写
注意】IPython服务端是程序运行的地方,jupyter notebook仅仅提供了一个交互界面,如果你把IPython的服务程序关掉(终端中ctrl+c)jupyter notebook就没什么用了
几个基本操作:
双击D:删除当前的cell
单击M:将当前cell转成markdown文档
jupyter构造:由一个个的cell构成,每个cell的执行时互不影响的,但是数据是共享的
方式二、用anaconda界面打开
方式三、用pycharm打开
【注意】编译器一定要选择anaconda目录下的python编译器,不然无法打开IPython的服务程序
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以上是为何选择python进行数据分析的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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PHP主要是过程式编程,但也支持面向对象编程(OOP);Python支持多种范式,包括OOP、函数式和过程式编程。PHP适合web开发,Python适用于多种应用,如数据分析和机器学习。

PHP适合网页开发和快速原型开发,Python适用于数据科学和机器学习。1.PHP用于动态网页开发,语法简单,适合快速开发。2.Python语法简洁,适用于多领域,库生态系统强大。

在 Sublime Text 中运行 Python 代码,需先安装 Python 插件,再创建 .py 文件并编写代码,最后按 Ctrl B 运行代码,输出会在控制台中显示。

PHP起源于1994年,由RasmusLerdorf开发,最初用于跟踪网站访问者,逐渐演变为服务器端脚本语言,广泛应用于网页开发。Python由GuidovanRossum于1980年代末开发,1991年首次发布,强调代码可读性和简洁性,适用于科学计算、数据分析等领域。

Python更适合初学者,学习曲线平缓,语法简洁;JavaScript适合前端开发,学习曲线较陡,语法灵活。1.Python语法直观,适用于数据科学和后端开发。2.JavaScript灵活,广泛用于前端和服务器端编程。

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在 Notepad 中运行 Python 代码需要安装 Python 可执行文件和 NppExec 插件。安装 Python 并为其添加 PATH 后,在 NppExec 插件中配置命令为“python”、参数为“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通过快捷键“F6”运行 Python 代码。
