Varför är Python populärt för datavetenskap?

Python är ett populärt programmeringsspråk på hög nivå som främst används för datavetenskap, automation, webbutveckling och artificiell intelligens. Det är ett allmänt programmeringsspråk som stöder funktionell programmering, objektorienterad programmering och procedurprogrammering. Under årens lopp är Python känt för att vara det bästa programmeringsspråket för datavetenskap, och det används ofta av stora teknikföretag för datavetenskapliga uppgifter.

I den här handledningen kommer du att lära dig varför Python är så populärt för datavetenskap och varför det kommer att förbli populärt i framtiden.

Vad kan Python användas till?

Som sagt tidigare är Python ett allmänt programmeringsspråk, vilket innebär att det kan användas till nästan allt.

En vanlig tillämpning av Python i webbutveckling är där Django eller Flask används som backend för en webbplats. Till exempel körs Instagrams backend på Django, och det är en av de största distributionerna av Django.

Du kan också använda Python för spelutveckling med Pygame, Kivy, Arcade, etcetera; även om det sällan används. Mobilapputveckling utelämnas inte, Python erbjuder många apputvecklingsbibliotek som Kivy och KivyMD som du kan använda för att utveckla multiplattformsappar; och många andra bibliotek som Tkinter, PyQt, etc.

Huvudsaken i denna handledning är tillämpningen av Python i Data Science. Python har visat sig vara det bästa programmeringsspråket för Data Science och du kommer att veta varför i denna handledning.

Vad är datavetenskap?

Enligt Orakel, kombinerar datavetenskap flera områden, inklusive statistik, vetenskapliga metoder, artificiell intelligens (AI) och dataanalys, för att extrahera värde från data. Det omfattar att förbereda data för analys, inklusive rensning, aggregering och manipulering av data för att utföra avancerad dataanalys.

Datavetenskap är tillämpbar i olika branscher, och det hjälper till att lösa problem och upptäcka mer om universum. Inom hälsobranschen hjälper datavetenskap läkare att använda tidigare data för att fatta beslut, till exempel diagnos eller rätt behandling av en sjukdom. Utbildningssektorn lämnas inte utanför, du kan nu förutsäga elever att hoppa av skolan, allt tack vare datavetenskap.

Python har en enkel syntax

Vad mer kan göra programmering mycket enklare än att ha en intuitiv syntax? I Python behöver du bara en rad för att köra ditt första program: skriv helt enkelt print ("Hej världen!") och spring - så enkelt är det.

Python har en väldigt enkel syntax, och den gör programmering mycket enklare och snabbare. Det finns inget behov av lockiga hängslen när du skriver funktioner, inget semikolon är din fiende, och du behöver inte ens importera bibliotek innan du skriver grundläggande kod.

Detta är en fördel som Python har jämfört med andra programmeringsspråk. Du har färre tendenser att göra fel och du kan lätt upptäcka buggar.

Bred gemenskap

Data Science är ett komplext område som du inte kan göra utan att behöva någon hjälp. Python erbjuder all hjälp du behöver genom sitt breda community. När du fastnar är det bara att bläddra i det och ditt svar väntar på dig. Stack Overflow är en mycket populär webbplats där frågor och svar läggs upp på programmeringsproblem.

Om ditt problem är nytt, vilket är sällsynt, kan du ställa frågor och folk skulle vara villiga att ge svar.

Python erbjuder alla bibliotek

Du behöver verkligen vatten, och du har bara två koppar på bordet. Den ena är en fjärdedel fylld med vatten medan den andra är nästan full. Skulle du bära koppen med mycket vatten eller den andra, fastän de båda har vatten? Du skulle vilja bära koppen som innehåller mycket vatten eftersom du verkligen behöver vatten. Detta är relaterat till Python, det erbjuder alla bibliotek du någonsin skulle behöva för datavetenskap, du skulle definitivt inte vilja använda ett annat programmeringsspråk med bara ett fåtal bibliotek tillgängliga.

Du kommer att få en fantastisk erfarenhet av att arbeta med dessa bibliotek eftersom de är väldigt lätta att använda. Om du behöver installera något bibliotek, sök efter bibliotekets namn på PyPI.org och följ instruktionerna i slutet av den här artikeln för att installera biblioteket.

Relaterad: Data Science Libraries för Python som alla dataforskare bör använda

Numerisk Python - NumPy

NumPy är ett av de mest använda datavetenskapsbiblioteken. Det låter dig arbeta med numeriska och vetenskapliga uppgifter i Python. Data representeras med arrayer eller vad du kan referera till som listor, som kan vara i vilken dimension som helst: 1-dimensionell (1D) array, 2-dimensionell (2D) array, 3-dimensionell (3D) array, och så vidare.

Pandas

Pandas är också ett populärt datavetenskapligt bibliotek som används i databeredning, databearbetning, datavisualisering. Med Pandas kan du importera data i olika format som CSV (kommaseparerade värden) eller TSV (Tab-separerade värden). Pandas fungerar som Matplotlib eftersom det låter dig göra olika typer av plot. En annan cool funktion som Pandas erbjuder är att den låter dig läsa SQL-frågor. Så om du har anslutit till din databas och du vill skriva och köra SQL-frågor i Python, är Pandas ett utmärkt val.

Matplotlib och Seaborn

Matplotlib är ett annat fantastiskt bibliotek som Python erbjuder. Det har utvecklats ovanpå MatLab - ett programmeringsspråk som främst används för vetenskapliga och visualiseringsändamål. Matplotlib låter dig rita olika typer av grafer med bara några rader kod.

Du kan rita grafer för att visualisera alla data, hjälpa dig att få insikter från dina data eller ge dig en bättre representation av data. Andra bibliotek som Pandas, Seaborn och OpenCV använder också Matplotlib för att rita sofistikerade grafer.

Seaborn (inte Seaborne) är precis som Matplotlib, bara att du har fler alternativ - att ge olika delar av dina grafer olika färger eller nyanser. Du kan rita snygga grafer och anpassa utseendet för att göra datarepresentationen bättre.

Öppna Computer Vision - OpenCV

Kanske vill du bygga ett OCR-system (Optical Character Recognition), dokumentskanner, bild filter, rörelsesensor, säkerhetssystem eller något annat relaterat till datorseende, bör du prova OpenCV. Detta fantastiska och gratis bibliotek som erbjuds av Python låter dig bygga datorseendesystem över bara några rader kod. Du kan arbeta med bilder, videor eller till och med ditt webbkameraflöde och distribuera.

Scikit-learn - Sklearn

Scikit-learn är det mest populära biblioteket som används specifikt för maskininlärningsuppgifter inom datavetenskap. Sklearn erbjuder alla verktyg du behöver för att använda dina data och bygga maskininlärningsmodeller på bara några rader kod.

Det finns olika maskininlärningsuppgifter som linjär regression (enkel och multipel), logistisk regression, k-närmaste grannar, naiva vikar, stödvektorregression, slumpmässig skogsregression, polynomregression, inklusive klassificering och klustring uppgifter.

Även om Python är enkelt på grund av sin syntax; det finns verktyg som har utformats specifikt med datavetenskap i åtanke. Jupyter notebook är det första verktyget, det är en utvecklingsmiljö byggd av Anaconda, för att skriva Python-kod för datavetenskapliga uppgifter. Du kan skriva och omedelbart köra koder i celler, gruppera dem eller till och med inkludera dokumentation, som tillhandahålls av dess markdown-möjlighet.

Ett populärt alternativ är Google Colaboratory, även känt som Google Colab. De är lika och används för samma ändamål men Google Colab har fler fördelar på grund av dess molnstöd. Du har tillgång till mer utrymme och behöver inte oroa dig för att datorns lagringsutrymme blir fullt. Du kan också dela dina anteckningsböcker, logga in på vilken enhet som helst och komma åt den, eller till och med spara din anteckningsbok till GitHub.

Hur man installerar ett datavetenskapsbibliotek i Python

Med tanke på att du redan har Python installerat på din dator, kommer detta steg-för-steg-avsnitt att guida dig genom hur du installerar ett datavetenskapsbibliotek på din Windows-dator. NumPy kommer att installeras i detta fall, följ stegen nedan:

1. Tryck Start och typ cmd. Högerklicka på resultatet och välj Kör som administratör.

1. Du behöver PIP för att installera Python-bibliotek från PyPi. Om du redan har det, hoppa gärna över detta steg; om inte, läs gärna hur du installerar PIP på din dator.
2. Typ pip installera numpy och tryck Stiga på att springa. Denna process kommer att installera NumPy på din dator och du kan nu importera och använda NumPy på din dator. Denna process bör se ut som skärmdumpen nedan, ignorera varningen och tomma utrymmen. (Om du använder Linux eller macOS, öppna helt enkelt en terminal och ange pip installera kommando).

Det är dags att använda Python för datavetenskap

Bland andra programmeringsspråk som R, C++ och Java; Python står för att vara bäst för datavetenskap. Denna handledning har guidat dig genom varför Python är så populärt för datavetenskap. Du vet nu vad Python erbjuder och varför stora företag som Google, Meta, NASA, Tesla, etcetera använder Python.

Lyckades den här handledningen övertyga dig om att Python kommer att förbli det bästa programmeringsspråket för datavetenskap? Om ja, fortsätt och bygg fina datavetenskapliga projekt; hjälpa till att göra livet lättare.

Hur man importerar Excel-data till Python-skript med pandor

För avancerad dataanalys är Python bättre än Excel. Så här importerar du dina Excel-data till ett Python-skript med Pandas!

Läs Nästa

Om författaren