Python机器学习生态基础教程文档
收录于 2023-04-20 00:10:05 · بالعربية · English · Español · हिंदीName · 日本語 · Русский язык · 中文繁體
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"的编程语言的继承人。
它的第一个版本于1991年发布。
Python的名字是Guido van Rossum在名为Monty Python的Flying Circus的电视节目中选择的。
这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https://www.lidihuo.com/python/python-index.html。下载。
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。
这是一种解释型语言，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的优势和劣势
每种编程语言都有其优点和缺点，Python也是如此。
优势
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具有以下优点是因为-
易于学习和理解-Python的语法更简单；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功能性编程。
数量众多的模块-Python拥有数量众多的模块，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。
对开源社区的支持-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。
劣势
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社区的主要改进领域。
安装Python
为什么要使用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-
整套软件包
Python有一组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，这些软件包是机器学习和数据科学所需的。
简单的原型制作
Python的另一个重要功能是可以轻松快速地制作原型，从而使它成为数据科学语言的选择。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提供了许多有用的工具，使这一工作变得极为重要。
用于多种领域的一种语言
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，因此它使数据科学家可以从一个通用平台解决所有这些领域。
Python ML生态系统的组成部分
在本节中，让我们讨论一些构成Python机器学习生态系统组件的核心数据科学库。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的数据科学应用程序提供了一个交互式计算环境。