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法律研究Python 資料科學入門
Python 是一種通用、面向物件、解釋型、高階語言，在市場上非常受歡迎。Python 擁有非常豐富的庫，其中包含幾乎所有用途的預定義程式碼，並且使用 Python 執行任務只需要邏輯，因為大部分編碼部分由 Python 本身處理。
Python 擁有龐大的開發者社群，這為新手和經驗豐富的 Python 使用者提供了額外的好處，即不會有任何 bug 問題。
在進入 Python 資料科學介紹之前，讓我們先了解一些資料科學的基礎知識。
什麼是資料科學？
資料科學是從海量資料中提取資訊和見解的過程，它透過組織、處理和分析資料來實現。它涉及多個不同的學科，例如數學和統計建模、從其來源提取資料以及資料視覺化方法。它通常涉及使用大資料技術來收集結構化和非結構化資料。在接下來的部分中，我們將探討資料科學在一些應用場景中的使用方式，以及 Python 如何幫助實現這些應用。
什麼是 Python？
正如我們在引言中所看到的，Python 是一種通用、面向物件、解釋型、高階語言，並且在市場上非常受歡迎。Python 創建於 20 世紀 80 年代後期，但它是在 1989 年 12 月編寫了第一段程式碼後才開始被使用。我們已經看到 Python 的庫如何使其在幾乎所有領域都比其他程式語言更進一步。
Python 被用作資料科學程式語言，因為它提供了強大的數學或統計功能。這是全球資料科學家選擇 Python 的主要原因之一。如果你關注最新的趨勢，你會發現 Python 已經成為首選的計算機語言，尤其是在資料科學領域。
Python 在資料科學中的應用
資料科學程式設計需要一種非常通用但靈活的語言，這種語言易於編寫程式碼，但能夠處理非常複雜的數學處理。Python 最適合滿足此類需求，因為它之前已經證明了自己是一種通用和科學計算語言。此外，它始終以各種面向不同程式設計需求的庫的新增形式得到增強。接下來的部分將介紹 Python 的特性，這些特性使其成為資料研究的理想語言。
Python 是一種基礎且易於學習的語言，其程式碼行數少於其他相關語言（如 R）。其簡潔性也使其足夠強大，能夠以最少的程式碼處理複雜的情況，並且大大降低了程式整體流程的不確定性。
由於 Python 是跨平臺的，因此相同的程式碼可以在多種環境中使用而無需修改。因此，它非常適合在多環境配置中使用。
它比其他資料分析語言（如 R 和 MATLAB）執行速度更快，這是大多數任務中最需要的東西。
其出色的記憶體管理能力，特別是垃圾回收，使其能夠流暢地處理海量資料轉換、切片、切塊和視覺化。
最值得注意的是，Python 包含一個龐大的庫集合，這些庫充當特定的分析工具。例如，NumPy 庫處理科學計算，其陣列比標準 Python 列表需要更少的記憶體來儲存數值資料。而且此類庫的數量還在不斷增加。
Python 提供了可以直接使用其他語言（如 Java 或 C）編寫的程式碼的包。如果獲得更好的結果，這有助於透過重用其他語言中的現有程式碼來提高程式碼效能。
Python 資料科學庫
使 Python 在每項任務中都處於領先地位的是 Python 庫，沒有其他語言能夠與 Python 提供的庫水平相匹敵。庫包含特定任務的預定義程式碼，使用者無需再次編寫大量程式碼來建立專案。有一些 Python 庫對資料科學很有幫助，讓我們來了解一下它們。
NumPy
當我們要處理 n 維陣列時，NumPy 非常強大。NumPy 包含基本的代數函式，例如線性代數函式，並且它提供了高階隨機數功能。此外，它還提供了與其他程式語言或其他工具的整合。
Pandas
要執行結構化資料操作，我們可以使用 Python 的 Pandas 庫。Pandas 庫在 Python 中並不是很古老，是在最近才新增的，它提升了 Python 在資料科學中的應用。
Matplotlib
Matplotlib 庫用於繪製各種資料科學圖表。使用 Matplotlib 庫，我們可以繪製任何型別的圖表。
Scikit-learn
Python 的 Scikit-learn 庫是 NumPy 和 Matplotlib 的組合，主要用於繪製圖表。在資料科學中，我們經常需要視覺化資料，為此類操作，我們需要這些庫。
結論
在本文中，我們瞭解了 Python 程式語言在資料科學中的應用。Python 是一種通用、面向物件、解釋型、高階語言，並且在市場上非常受歡迎。Python 擁有非常豐富的庫，其中包含幾乎所有用途的預定義程式碼，並且使用 Python 執行任務只需要邏輯，因為大部分編碼部分由 Python 本身處理。有一些 Python 庫對資料科學很有幫助，例如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等，而且這個列表非常長。
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