Pourquoi choisir Python pour l'analyse des données

Pourquoi utiliser Python pour l'analyse des données ?

1. Le grand nombre de bibliothèques Python fournit un ensemble d'outils complet pour l'analyse des données (apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

2. Comparé à d'autres langages tels que MATLAB et R qui sont principalement utilisés pour l'analyse de données, le langage python a des fonctions plus complètes

3. Le nombre de bibliothèques python a augmenté, la méthode adoptée pour implémenter l'algorithme est plus innovante

4. python peut être facilement connecté à d'autres langages, comme c, java, etc.

2, Qu'est-ce qu'IPython ?

IPython est un shell interactif python (son shell python par défaut est beaucoup plus facile à utiliser et plus puissant)

1 Prend en charge la complétion automatique du code et l'indentation automatique, prend déjà en charge le shell bash <.>

2. Jupyter NoteBook (anciennement connu sous le nom d'IPython NoteBook), qui fournit une interface permettant aux utilisateurs d'interagir avec le noyau IPython, et c'est également un bloc-notes interactif (peut être enregistré Votre code source, les résultats en cours d'exécution), un Interface Web Python qui intègre du texte (markdown), du code, des images et des formules

3. Prend en charge la visualisation interactive des données et d'autres interfaces utilisateur graphiques

4.

3. Environnement d'exécution

Il existe de nombreuses bibliothèques de programmes pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique. Ces bibliothèques de programmes (telles que : numpy, pandas, sckilearn, TensorFlow, etc.), il serait difficile de le configurer et de l'installer seul, et certains packages (tels que scipy) s'appuient sur de nombreuses bibliothèques ; le fonctionnaire fournit un outil intégré d'analyse de données et de développement d'apprentissage automatique, c'est-à-dire l'installation d'anaconda : téléchargez la dernière version depuis le site officiel site Web et installez-le sous Windows

Ouvrir :

Méthode 1. Utilisez la commande

Utilisez la ligne de commande cmd ou le terminal Linux pour intégrer la commande : jupyter Le notebook s'exécutera deux programmes : le programme de service IPython et l'interface Web du jupyter notebook, puis le code peut être écrit dans l'interface

Remarque] Le serveur IPython est l'endroit où le programme s'exécute, et jupyter notebook ne fournit qu'une interface interactive, si vous désactivez le programme de service IPython (ctrl+c dans le terminal) jupyter notebook sera inutile

Quelques opérations de base :

Double-cliquez sur D : supprimez la cellule actuelle

Cliquez sur M : Convertissez la cellule actuelle en un document markdown

Structure Jupyter : Elle est composée de cellules. L'exécution de chaque cellule ne s'affecte pas, mais les données sont partagées

Méthode 2 : utilisez l'interface anaconda pour ouvrir

Méthode 3 : utilisez pycharm pour ouvrir

[Remarque] Le compilateur doit sélectionner le compilateur python dans le répertoire anaconda, sinon IPython ne peut pas être ouvert. Programme de service

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