Python是数据科学中最受欢迎的语言吗？

数据科学和机器学习领域中最流行的编程语言是哪种？

这是一个棘手的问题。 随着越来越多的语言提供执行数据科学工作所需的选项，选择一种特定的语言并不是一件容易的事. 但是，正是数据使人们窥探了在数据科学世界中取得进展的各种语言，没有什么比与数据科学工具的比较有关的数据揭晓结果更具吸引力了。按照 KDnuggets 2016民意调查 在顶级分析/数据科学工具上，R仍然是工具列表中的佼佼者。但是引人注目的是与上一年相比，Python份额变化的百分比。

Python在2015年所占的份额增加了51％，这表明它作为流行数据科学工具的影响力.

Python成为领导者

有抱负的数据科学家选择最佳的数据科学工具时正在发生战斗. 虽然有 一些 数据科学工具提供了急需的选项，近距离战斗在两种流行语言（Python和R）之间缩小了范围.

两者之间，Python逐渐成为一种流行的语言，在数据科学应用程序中越来越多地使用.

以科技巨头Google为例，该公司创建了名为tensorflow的深度学习框架-Python是用于创建该框架的主要语言。在Netflix推动的环境中，其足迹不断增加。 Facebook和可汗学院的生产工程师长期以来一直在其环境中使用它作为一种杰出的语言.

Python还有其他优势，可以加快其向数据科学工具的发展速度。它与大多数云以及平台即服务提供商集成良好。 在支持并行计算的多处理时，它具有确保数据科学和机器学习具有大规模性能的独特优势。。 Python也可以 扩展 使用C / C ++编写的模块。

Python变得完美的地方

在特定情况下，它是完成这项工作的最佳数据科学工具。它 当数据分析任务涉及与Web应用程序集成或需要将统计代码合并到生产数据库中时，它是完美的选择. Python的全面编程特性使其非常适合实现算法.
它的软件包植根于特定的数据科学工作。 NumPy，SciPy和pandas之类的软件包可为数据分析工作提供良好的结果。 尽管需要图形，但Python的matplotlib很好地出现了，对于机器学习任务，scikit-learn成为了理想的选择.

为什么Python比其他数据科学工具更受青睐？

当代码为“ Pythonic”时 被写 流利自然的风格。 除此之外，它还因捕获了数据科学界的想象力的其他功能而闻名.

简单易学

Python的最大魅力在于，任何渴望学习这种语言的人都可以学习它 容易 和 迅速地. 与R之类的其他数据科学语言相比，Python促进了较短的学习曲线，并通过促进易于理解的语法而获得了其他分数.

可扩展性

与R，Python等其他语言相比 通过新兴成为可扩展语言已经确立了领先地位，并且比Matlab和Stata等其他语言更快 . Python的可扩展性在于解决问题的灵活性，例如YouTube迁移到Python的情况. Python在不同行业中的不同用法以及各种应用程序的快速开发方面都有不错的表现.

推动Python前进的重要因素是可供有抱负的人使用的各种数据科学/数据分析库. 熊猫，StatsModels，NumPy，SciPy和Scikit-Learn是数据科学界众所周知的一些图书馆。随着库的不断发展，Python并不仅限于此。 你认为一年前的约束会 被解决 使用Python的强大解决方案，可以解决特定性质的问题.

Python社区

Python异军突起的原因之一 归因于 到它的生态系统。 随着Python扩展到数据科学界，越来越多的志愿者正在创建数据科学库。反过来，这又引导了使用Python创建最现代的工具和处理的方式。

广泛参与的社区为希望找到编码问题解决方案的有志者提供了便利。无论您需要什么查询，都可以单击或通过Google搜索。 发烧友还可以在Codementor和Stack Overflow上找到专业人士的访问权限，以找到适合其查询的正确答案.

图形和可视化

Python带有各种可视化选项。 Matplotlib为Seaborn，Pandas plot和ggplot等其他库提供了坚实的基础 已建成. 可视化软件包可帮助您更好地理解数据，创建图表，图形化图并创建可用于Web的交互式图.

Python是机器学习的“工具”吗？

在数据科学方面，机器学习是用于最大化数据价值的重要元素之一. 使用Python作为数据科学工具，探索机器学习的基础变得简单而有效。简而言之，机器学习更多地是关于统计，数学优化和概率。它 已成为有抱负者“做数学”的方式，已成为最受欢迎的机器学习工具 容易.

命名任何数学函数，并且您有一个符合以下条件的Python软件包： 要求. 对于数值线性代数，有Numpy；对于凸优化，有CVXOPT；对于一般科学计算，有Scipy；对于符号代数，有SymPy；对于PYMC3，有Statsmodel。.

掌握了Logistic回归和线性回归等机器学习算法的基础知识之后， 实行 通过scikit-learn库进行预测的机器学习系统. 使用Keras，Theano和TensorFlow等库轻松定制中性网络和深度学习.

数据科学格局正在发生变化 迅速地，并且用于从数据科学中提取价值的工具也在不断增加。排名第一的两种最受欢迎​​的语言是R和Python。两个都 被尊敬 发烧友，都有长处和短处。 但是，随着像Google这样的技术巨头展示了使用Python的方式，并且学习曲线变得既简单又容易，它已经领先一步成为了数据科学界最受欢迎的语言。.