Python是數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的編程語言。

當今世界產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量比以往任何時候都要龐大。IDC預(yù)測，到2025年，全球數(shù)據(jù)量將達到175zettabytes。管理這樣的數(shù)據(jù)量為企業(yè)提供了提供增強業(yè)務(wù)服務(wù)的能力。然而，它需要包容性的知識和熟練的大數(shù)據(jù)分析能力。Python編程語言提供了大量的庫來處理大數(shù)據(jù)。得益于Python的易讀性和統(tǒng)計分析能力，Python在數(shù)據(jù)科學、人工智能、機器學習和深度學習中應(yīng)用最為廣泛。

它提供了更好的便利性、時間效率、提高成果、顯著效益和參與度，有助于在時間內(nèi)無障礙地實現(xiàn)項目目標。

用Python管理大數(shù)據(jù)

Python在數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)相當普及。它有大量的庫和框架可以供開發(fā)人員使用。許多Python庫是專門用于數(shù)據(jù)分析和機器學習的。這些庫為處理大數(shù)據(jù)提供了無數(shù)的支持，使得Python成為大數(shù)據(jù)最喜歡的語言。大數(shù)據(jù)中的Python可以幫助和惠及開發(fā)者的原因有很多：

可擴展性

說到可擴展性，Python在最佳編程語言中排名第一。只要數(shù)據(jù)的數(shù)量增加，它就有可能迅速提升數(shù)據(jù)的處理速度。與Java和R等其他編程語言無法處理大量數(shù)據(jù)不同，Python可以非常流暢、輕松地處理大量數(shù)據(jù)。

簡單的編碼

與其他編程語言相比，Python涉及到的代碼行數(shù)更少，它可以用最少的代碼行數(shù)執(zhí)行程序，并提供自動識別和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)類型的幫助。它可以用最少的代碼行來執(zhí)行程序，并提供自動識別和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)類型的幫助。這種語言可以在短時間內(nèi)處理冗長而復(fù)雜的任務(wù)。

易學性

Python可以很快學會，因為一個非程序員可以瀏覽這門語言的語法。對于一個程序員或開發(fā)人員來說，沒有必要學習或理解Python語言。龐大的社區(qū)對這種編程語言的及時支持有助于解決眾多現(xiàn)場問題。任何人都可以通過在實際應(yīng)用中使用Python快速學習。

多庫支持

由于Python對庫的支持非常廣泛，很多庫對數(shù)據(jù)分析、可視化、數(shù)值計算和機器學習都有很好的支持。大數(shù)據(jù)需要科學計算和數(shù)據(jù)分析，Python與大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一，使它們成為了很好的伙伴。Pandas、Numpy、Scikit-Learn和SciPy等都是一些Python庫。

此外，Python對數(shù)據(jù)處理的高速性，使其成為大數(shù)據(jù)的最佳用法。與其他編程語言相反，用Python編寫的數(shù)據(jù)代碼可以在極短的時間內(nèi)執(zhí)行。以前，Python編程語言被認為是與Java或Scala相比較慢的語言。但Anaconda的出現(xiàn)，讓Python的每個版本都始終如一地比以往更快，也讓它成為科技行業(yè)大數(shù)據(jù)最受歡迎的選擇之一。Python多樣化的開源庫讓數(shù)據(jù)科學家平時所做的一切都成為可能。

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