python数据科学⼿册pdf微盘_适合新⼿的Python数据科学对于做数据⼯作的新⼿，学习和使⽤⼀门编程语⾔，是基本的要求。你可以根据⾃⼰的实际情况，选择适合⾃⼰的编程语⾔。
做数据⼯作的朋友，有的使⽤R语⾔(我的很多数据⼯作就是⽤R语⾔完成)，有的使⽤Python语⾔(我也是⽤Python语⾔做⼀些数据爬取和解析的⼯作)，有的使⽤MATLAB语⾔(我做数据科学研究的时候，曾经试⽤过⼀段时间MATLAB)，有的使⽤SAS语⾔(⾝边在银⾏做数据⼯作的朋友，很多⼈都会使⽤，成为⼀种标配，但逐渐有向开源⼯具转向的趋势)等。
初学者使⽤Python语⾔做数据科学，需要了解哪些内容？
kdnuggets⽹站的⼀篇⽂章较好地解答了这个问题。我将其翻译，希望对利⽤Python语⾔做数据科学的新⼿有启发，同时，帮助熟练者做个梳理和总结。
为什么是Python？
Python是⼀种流⾏的⾼级⾯向对象编程语⾔，被⼤量的软件开发⼈员⼴泛使⽤。Guido van Rossum在1991年设计了Python，Python 软件基⾦会开发了Python。但问题是，基于OOP概念的编程语⾔已经有⼏⼗种了，那么为什么要使⽤这种新语⾔呢?因此，开发这种语⾔的主要⽬的是强调代码的可读性以及科学和数学计算(NumPy，SymPy, Orange)。
Python的语法⾮常简洁，长度也很短。Python是⼀种开源的、可移植的语⾔，它⽀持⼀个⼤型的标准库。
从Python⽰例开始
# To Add Two Numbers
num1 = 1
num2 = 8
sum = num1+num2
print(sum)python新手代码大全pdf
输出：9
数据科学是什么？
你⼀定听说过这个，但是你理解这个术语是什么呢?谁能成为数据科学家?
数据科学是利⽤机器学习原理从原始数据中发现隐藏模式的各种⼯具、数据接⼝和算法的集合。原始数据存储在企业数据仓库中，通过使⽤数据科学产⽣业务价值，以创造性的⽅式使⽤。
数据科学的应⽤可以通过下⾯的信息图来理解。
数据分析师和数据科学家是不同的，因为数据分析师只处理历史数据并解释发⽣了什么，⽽数据科学家需要各种先进的机器学习算法，通过使⽤概念分析来识别特定事件的发⽣，以发现有关数据的所有信息。
Python数据科学概论
有各种各样的编程语⾔可以⽤于数据科学，如SQL、Java、Matlab、Sas、R等等，但是在这个列表中的所有其他编程语⾔中，Python是数据科学家最喜欢的选择。
Python有⼀些额外的普通特性，因为它们是⾸选的。以下是列出的特点:
Python⾮常强⼤和简单，因此易于学习(这个)语⾔。如果你是初学者，你不需要担⼼它的语法。
Python⽀持许多平台，如Windows，Mac，Linux等。
Python是⾼级编程语⾔，因此您只需要⽤简单的英语编写程序，这将在内部将代码转换为低级代码。
Python是⼀种解释语⾔，意味着它⼀次只运⾏⼀条指令。
Python可以执⾏数据可视化，数据分析和数据操作。 NumPy和Pandas⽤于数据操作。
Python为机器学习和科学计算提供各种强⼤的库。可以使⽤该语⾔以⼀些简单的语法轻松地执⾏各种复杂的科学计算和机器学习算法，并根据数据获得输出。
这些是开发⼈员更喜欢Python⽽不是其他编程语⾔的⼏个原因。 现在还有其他术语介绍，我们需要详
细说明。 继续从数据操作开始。
数据操作是对数据进⾏快速、⽅便、⾼效的提取、过滤和转换的⼀种⽅法。有两个重要的库⽤于执⾏这些任务，它们是NumPy和Pandas。
NumPy是Python中免费提供的开放源码库，代表数值Python。它是流⾏的Python核⼼库，在提供数组对象的科学计算中⾮常有⽤，还提供了集成C和c++的⼯具。NumPy是⼀个强⼤的N维数组，以⾏和列的形式存在。您可以从Pythons列表中初始化它并访问它。要使⽤它，⾸先只需输⼊:conda install numpy，然后使⽤命令提⽰符安装这个库。之后，您可以在IDE中简单地输⼊import numpy来使⽤它。
⽰例：创建⼀个NumPy⼀维数组
⾸先，您需要导⼊NumPy库。这样写
import numpy as np
创建⼀个数组
a = np.array( [1,2,3] )
a
输出
array( [1,2,3] )
类似地，Pandas是⼀个强⼤的库，它以能够在Python中创建数据框和⽤于数据操作和数据分析⽽闻名。Pandas适⽤于矩阵、统计、观测等多种数据。要安装panda，您必须遵循与NumPy相同的步骤，在命令提⽰符中输⼊:conda install panda来安装这个库。之后，您可以在IDE中简单地输⼊import panda来使⽤它。
⽰例：创建⼀个Pandas操作
⾸先，您需要导⼊Pandas库。这样写
import pandas as pd
创建2个列表
lst1=[‘a’,’b’,’c’]
lst2=[1,2,3]
pd.Series(lst1)
输出
1  a
2  b
3  c
dtype: object
在输出中，0 1 2是索引。如果要根据引⽤显⽰索引值，可以这样做:
lst1=[‘a’,’b’,’c’]
lst2=[1,2,3]
pd.Series(lst1, index=lst2)
输出
1  a
2  b
3  c
dtype: object
如何选择最好的Python数据科学框架?
Python有许多⽤于数据分析、数据操作或数据可视化的框架。Python编程是数据科学、⼤型数据集评估、数据可视化等领域的理想选择。
数据分析和Python编程是互补的。Python对于数据科学和那些想要在数据科学领域起步的⼈来说是⼀种极好的语⾔。数据分析和Python 编程是互补的。Python对于数据科学和那些想要在数据科学领域起步的⼈来说是⼀种不可思议的语⾔。
各种框架和库都有特定的⽤途。你需要根据你的要求来选择。这⾥我们列出了⼀些⽤于数据科学的最佳Python框架。
NumPy：正如我们在NumPy之前总结的那样，它是'Numerical Python'的缩写形式。 它是数据科学Python编程中更⾼级⼯具的最受欢迎和基础。对NumPy数组的深⼊理解可帮助数据科学家有效地利⽤Pandas。NumPy可⽤于多维数组和矩阵。NumPy有很多与统计和数值相关的内置函数，包括线性代数、傅⽴叶变换等。NumPy是科学计算的标准库，具有与C和c++代码集成的强⼤⼯具。如果您想掌握数据科学，那么NumPy是必须学习的库。
SciPy：它是⼀个开源库，⽤于计算各种模块，如图像处理、集成、插值、特殊函数、优化、线性代数、傅⽴叶变换(FFT)、集等许多其他任务。这个库与NumPy⼀起⽤于执⾏⾼效的数值计算。SciPy还⽤于图像处理和信号处理。
SciKit：这个流⾏的库⽤于数据科学中的机器学习，各种分类、回归和聚类算法为向量机、朴素贝叶斯、梯度增强和逻辑回归提供⽀持。
SciKit被设计成与SciPy和NumPy互操作。
Pandas：Pandas以Python中的数据框⽽闻名。这是⽤于数据分析的最佳且功能强⼤的库，⽽不是像R这样的特定领域的语⾔。通过使⽤Pandas，它更容易处理缺失的数据，⽀持使⽤从多个不同资源收集的不同索引数据，⽀持⾃动数据对齐。 它还提供数据分析和数据结构的⼯具，如合并，整形或切⽚数据集，并且通过提供⽤于从Excel，平⾯⽂件，数据库和快速HDF5格式加载数据的强⼤⼯具，它在处理与时间序列相关的数据⽅⾯⾮常有效。
Matplotlib: Python中的Matplotlib表⽰Python中的数学绘图库。该库主要⽤于绘制三维图、直⽅图、图像图、散点图、条形图、功率谱等数据可视化，具有交互式的放⼤和平移特性，可⽤于格式的出版。它⽀持⼏乎所有的平台，如Windows、Mac和Linux。这个库还可以作为NumPy库的扩展。Matplotlib有⼀个⽤于可视化的模块pyplot，常与MATLAB进⾏⽐较。
对于使⽤Python编程语⾔开始数据科学的初学者来说，这些库是最好的选择。除了这些库之外，还有许多其他Python库可⽤，⽐如⽤于⾃然语⾔处理的NLTK、⽤于web挖掘的Pattern、⽤于深度学习的Theano、IPython、⽤于web抓取的Scrappy、Mlpy、Statsmodels等等。但是对于Python中的数据科
学初学者来说，必须熟悉Python中列出的顶级数据分析库。
我们希望本⽂能够帮助您选择最好的数据科学框架或库。如果您仍有任何疑问或需要任何指导或⽀持，请与我们联系。
培根先⽣说：“活着就要学习，学习不是为了活着。”，⽽我想说，“学习是美好的事情，⼈⽣短暂，让我们拥抱美好，想着和做着那美好的事情。”
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