Python简介

Python是一种流行的面向对象的编程语言，具有高级编程语言的功能。它易于学习的语法和可移植性功能使其近来很受欢迎。以下事实为我们提供了Python的介绍-

• Python由荷兰Stichting Mathematisch Centrum的Guido van Rossum开发。

• 它被编写为名为“ ABC”的编程语言的后继者。

• 它的第一个版本于1991年发布。

• Python是Guido van Rossum在名为Monty Python’s Flying Circus的电视节目中选择的。

• 它是一种开放源代码编程语言，这意味着我们可以免费下载并使用它来开发程序。可以从www下载。 Python.org 。

• Python编程语言同时具有Java和C的功能。它具有优雅的“ C”代码，另一方面，具有诸如Java的类和对象用于面向对象的编程。

• 它是一种解释型语言，这意味着Python程序的源代码将首先转换为字节码，然后由Python虚拟机执行。

Python的优点和缺点

每种编程语言都有其优点和缺点， Python也是如此。

长处

根据研究和调查， Python是机器学习和数据科学中第五重要的语言，也是最受欢迎的语言。 Python具有以下优点：

易于学习和理解-的Python语法比较简单;因此，即使对于初学者来说，也相对容易学习和理解该语言。

多用途语言Python是一种多用途编程语言，因为它支持结构化编程，面向对象的编程以及函数式编程。

大量的模块Python具有大量的模块，可涵盖编程的各个方面。这些模块易于使用，因此使Python成为可扩展的语言。

支持开源社区-作为开源编程语言， Python得到了非常大的开发人员社区的支持。因此， Python社区可以轻松修复这些错误。这个特性使Python非常健壮和自适应。

可扩展性Python是一种可扩展的编程语言，因为它提供了比shell脚本更好的结构来支持大型程序。

弱点

尽管Python是一种流行且功能强大的编程语言，但它也具有执行速度慢的缺点。

与Python相比， Python的执行速度较慢，因为Python是一种解释型语言。这可能是Python社区需要改进的主要领域。

安装Python

为了使用Python工作，我们必须首先安装它。您可以通过以下两种方式之一执行Python的安装-

• 单独安装Python

• 使用预打包的Python发行版-Anaconda

让我们分别详细讨论这些。

单独安装Python

如果要在计算机上安装Python ，则只需下载适用于您的平台的二进制代码。 Python发行版适用于Windows，Linux和Mac平台。

以下是在上述平台上安装Python的快速概述-

在Unix和Linux平台上

借助以下步骤，我们可以在Unix和Linux平台上安装Python

• 首先，请访问www。 Python.org / downloads / 。

• 接下来，单击链接以下载可用于Unix / Linux的压缩源代码。

• 现在，下载并解压缩文件。

• 接下来，如果要自定义一些选项，我们可以编辑“模块/设置”文件。

  • 接下来，编写命令run ./configure脚本

  • 使

  • 进行安装

在Windows平台上

借助以下步骤，我们可以在Windows平台上安装Python

• 首先，请访问www。 Python.org / downloads / 。

• 接下来，单击Windows安装程序python-XYZ.msi文件的链接。 XYZ是我们希望安装的版本。

• 现在，我们必须运行下载的文件。它将带我们到易于使用的Python安装向导。现在，接受默认设置，并等待安装完成。

在Macintosh平台上

对于Mac OS X，建议使用Homebrew易于使用的软件包安装程序来安装Python 。如果没有Homebrew，则可以在以下命令的帮助下进行安装-

$ ruby -e "$(curl -fsSL
https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

可以使用以下命令进行更新-

$ brew update

现在，要在您的系统上安装Python3，我们需要运行以下命令-

$ brew install python3

使用预打包的Python发行版：Anaconda

Anaconda是Python的打包版本，其中包含所有在数据科学中广泛使用的库。我们可以按照以下步骤使用Anaconda设置Python环境-

• 步骤1-首先，我们需要从Anaconda发行版下载所需的安装包。相同的链接是www.anaconda.com/distribution/ 。您可以根据需要从Windows，Mac和Linux操作系统中进行选择。

• 步骤2-接下来，选择要在计算机上安装的Python版本。最新的Python版本是3.7。在那里，您将同时获得64位和32位图形安装程序的选项。

• 步骤3-选择操作系统和Python版本后，它将在您的计算机上下载Anaconda安装程序。现在，双击该文件，安装程序将安装Anaconda软件包。

• 步骤4-要检查它是否已安装，请打开命令提示符并按如下所示键入Python

您也可以在www.tutorialspoint.com/python_essentials_online_training/getting_started_with_anaconda.asp上的详细视频讲座中查看此内容。

为什么选择Python进行数据科学?

Python是机器学习和数据科学中第五重要的语言，也是最受欢迎的语言。以下是Python的功能，使其成为数据科学语言的首选-

整套包装

Python有一套广泛而强大的软件包，可以在各个领域中使用。它还具有numpy，scipy，pandas，scikit-learn等软件包，它们是机器学习和数据科学所需的。

简单的原型制作

Python的另一个重要特性使它成为数据科学语言的选择，这是简单而快速的原型制作。此功能对于开发新算法很有用。

协作功能

数据科学领域基本上需要良好的协作，而Python提供了许多非常有用的工具。

一种语言适用于多种领域

一个典型的数据科学项目包括各个领域，例如数据提取，数据处理，数据分析，特征提取，建模，评估，部署和更新解决方案。由于Python是一种多用途语言，因此它允许数据科学家从一个通用平台访问所有这些领域。

Python ML生态系统的组成部分

在本节中，让我们讨论构成Python机器学习生态系统组件的一些核心数据科学库。这些有用的组件使Python成为数据科学的重要语言。尽管有很多这样的组件，但让我们在这里讨论Python生态系统的一些重要组件-

Jupyter笔记本

Jupyter笔记本基本上为开发基于Python的Data Science应用程序提供了一个交互式计算环境。它们以前称为ipython笔记本。以下是Jupyter笔记本的一些功能，使其成为Python ML生态系统的最佳组件之一-

• Jupyter笔记本可以通过逐步安排诸如代码，图像，文本，输出等内容来逐步说明分析过程。

• 它有助于数据科学家在开发分析过程时记录思想过程。

• 人们还可以将结果记录为笔记本的一部分。

• 借助jupyter笔记本，我们也可以与同行分享我们的工作。

安装与执行

如果您正在使用Anaconda发行版，则无需单独安装jupyter笔记本，因为它已经安装了。您只需要转到Anaconda Prompt并键入以下命令-

C:\>jupyter notebook

按Enter键后，它将在您计算机的localhost：8888处启动一个笔记本服务器。在以下屏幕截图中显示-

现在，单击“新建”选项卡后，您将获得一个选项列表。选择Python 3，它将带您进入新笔记本以开始使用它。您将在以下屏幕截图中瞥见它-

另一方面，如果您使用的是标准Python发行版，则可以使用流行的Python软件包安装程序pip安装jupyter notebook。

pip install jupyter

Jupyter Notebook中的单元格类型

以下是Jupyter笔记本中的三种单元格类型-

代码单元-顾名思义，我们可以使用这些单元来编写代码。编写代码/内容后，它将把它发送到与笔记本相关联的内核。

降价单元-我们可以使用这些单元来表示计算过程。它们可以包含文本，图像，Latex公式，HTML标签等内容。

原始单元格-写入其中的文本按原样显示。这些单元格基本上用于添加我们不希望通过jupyter notebook的自动转换机制转换的文本。

有关Jupyter Notebook的更详细研究，您可以转到链接www.tutorialspoint.com/jupyter/index.htm 。

NumPy

它是另一个有用的组件，使Python成为数据科学最喜欢的语言之一。它基本上代表数值Python ，由多维数组对象组成。通过使用NumPy，我们可以执行以下重要操作-

• 数组上的数学和逻辑运算。

• 傅立叶变换

• 与线性代数相关的运算。

我们还可以看到NumPy替代了MatLab，因为NumPy通常与Scipy(科学Python)和Mat-plotlib(绘图库)一起使用。

安装与执行

如果使用的是Anaconda发行版，则无需单独安装NumPy，因为它已经安装了。您只需要在以下帮助下将包导入到您的Python脚本中-

import numpy as np

另一方面，如果您使用的是标准Python发行版，则可以使用流行的Python软件包安装程序pip安装NumPy。

pip install NumPy

有关NumPy的更详细研究，您可以转到链接www.tutorialspoint.com/numpy/index.htm 。

大熊猫

它是另一个有用的Python库，使Python成为数据科学最喜欢的语言之一。熊猫基本上用于数据处理，整理和分析。它是由Wes McKinney在2008年开发的。在Pandas的帮助下，在数据处理中，我们可以完成以下五个步骤-

• 加载
• 准备
• 操作
• 模型
• 分析

熊猫中的数据表示

在以下三种数据结构的帮助下完成了Pandas中数据的完整表示-

系列-它基本上是带有轴标签的一维ndarray，这意味着它就像带有均质数据的简单数组。例如，以下系列是整数1,5,10,15,24,25的集合。

数据框-这是最有用的数据结构，用于熊猫中几乎所有类型的数据表示和处理。它基本上是一个二维数据结构，可以包含异构数据。通常，表格数据是通过使用数据帧表示的。例如，下表显示了具有姓名和卷号，年龄和性别的学生的数据-

面板-这是一个包含异构数据的3维数据结构。用图形表示面板是非常困难的，但是可以将其说明为DataFrame的容器。

下表为我们提供了有关熊猫中使用的上述数据结构的维度和说明-

我们可以理解这些数据结构，因为高维数据结构是低维数据结构的容器。

安装与执行

如果您使用的是Anaconda发行版，则无需单独安装熊猫，因为它已经安装了它。您只需要在以下帮助下将包导入到您的Python脚本中-

import pandas as pd

另一方面，如果您使用的是标准Python发行版，则可以使用流行的Python软件包安装程序pip安装Pandas。

pip install Pandas

安装Pandas之后，您可以像上面一样将其导入到Python脚本中。

例

以下是使用Pandas从ndarray创建系列的示例-

In [1]: import pandas as pd

In [2]: import numpy as np

In [3]: data = np.array(['g','a','u','r','a','v'])

In [4]: s = pd.Series(data)

In [5]: print (s)

0 g
1 a
2 u
3 r
4 a
5 v

dtype: object

有关Pandas的详细研究，请访问链接www.tutorialspoint.com/python_pandas/index.htm 。

Scikit学习

Scikit-learn是用于Python的数据科学和机器学习的另一个有用且最重要的Python库。以下是Scikit学习的一些功能，使其变得非常有用-

• 它基于NumPy，SciPy和Matplotlib构建。

• 它是开源的，可以在BSD许可下重复使用。

• 每个人都可以使用它，并且可以在各种环境中重复使用它。

• 借助它，可以实现涵盖机器学习主要领域的广泛机器学习算法，例如分类，聚类，回归，降维，模型选择等。

安装与执行

如果您使用的是Anaconda发行版，则无需单独安装Scikit-learn，因为它已经安装了它。您只需要在Python脚本中使用该包即可。例如，使用以下脚本行，我们从Scikit-learn导入乳腺癌患者的数据集-

from sklearn.datasets import load_breast_cancer

另一方面，如果您使用标准的Python发行版并具有NumPy和SciPy，则可以使用流行的Python软件包安装程序pip安装Scikit-learn。

pip install -U scikit-learn

安装Scikit-learn之后，您可以像上面一样将其用于Python脚本中。