Python数据科学基础教程

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

什么是Python数据科学？

Python数据科学，是指利用Python进行数据科学分析、处理及可视化的一门编程语言。本文将从以下几个方面对Python数据科学进行讲解：

1. 数据准备与预处理：如何进行数据导入、清洗、特征工程等操作；
2. 数据探索与可视化：数据量、数据分布、相关性、缺失值分析、变量分布等；
3. 数据建模：包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等模型构建及评估；
4. 模型结果的评估：包括交叉验证、验证集评估、调参等；
5. 可视化结果展示：包括散点图、箱线图、直方图等；
6. 深度学习框架应用：基于TensorFlow、PyTorch或PaddlePaddle等工具实现深度学习模型训练。

为什么要用Python数据科学？

首先需要理解的是，数据科学通常都涉及多个环节，比如数据采集、数据存储、数据处理、机器学习、模型评估、可视化展示等。因此，如果仅仅依靠传统的命令式编程语言（如R、SQL）进行数据分析工作，会很难应对复杂多变的业务场景。而采用Python数据科学库能够更好地处理海量数据的同时，通过简单易懂的语法，提高工作效率。

另外，数据科学项目往往具有复杂的环境要求，使用Python数据科学可以降低部署成本，适应不同需求的团队成员，更好地满足数据科学项目的迭代、实时响应、弹性伸缩等需求。

最后，Python数据科学还有助于简化代码编写过程，提升分析效率，