python數據科學架構

❶ python都能做什麼

Python是一種功能強大的編程語言，可以用於多個領域。以下是Python能做的主要事情：

1. Web開發：

   • Python擁有眾多免費的數據函數庫、網頁模板系統以及與web伺服器交互的庫。
   • 可以實現web開發，搭建高效的web框架。

2. 數據科學：

   • 機器學習：Python是研究人工智慧、機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等領域的理想工具。
   • 數據分析/可視化：Python也廣泛用於大數據分析、數據可視化等領域。

3. 網路爬蟲：

   • Python在網路爬蟲領域有著廣泛的應用。
   • 可以按照特定規則在網路上爬取所需內容，進行有針對性的數據採集和處理。

4. 自動化運維：

   • Python可以實現運維工作的自動化。
   • 這有助於將運維人員從繁瑣的伺服器管理工作中解放出來，提高運維工作的效率和准確性。

5. 嵌入式應用開發、游戲開發和桌面應用開發：

   • Python也適用於這些領域，盡管在這些特定領域可能有其他更專門的語言，但Python的靈活性和易用性使其成為許多開發者的選擇。

❷ python數據分析需要哪些庫

1. NumPy
一般我們會將科學領域的庫作為清單打頭，NumPy是該領域的主要軟體庫之一。它旨在處理大型的多維數組和矩陣，並提供了很多高級的數學函數和方法，因此可以用它來執行各種操作。
2. SciPy

另一個科學計算核心庫SciPy，基於NumPy而構建，並擴展了NumPy的功能。SciPy的主要數據結構是多維數組，使用Numpy實現。該庫提供了一些用於解決線性代數、概率論、積分計算等任務的工具。
3.Pandas
Pandas是一個Python庫，提供了高級的數據結構和各種分析工具。該庫的一大特色是能夠將相當復雜的數據操作轉換為一兩個命令。Pandas提供了很多內置的方法，用於分組、過濾和組合數據，還提供了時間序列功能。所有這些方法的執行速度都很快。
4. StatsModels
Statsmodels是一個Python模塊，為統計數據分析提供了很多可能性，例如統計模型估計、運行統計測試等。你可以藉助它來實現很多機器學習方法，並探索不同的繪圖可能性。
5. Matplotlib
Matplotlib是一個用於創建二維圖表和圖形的低級庫。你可以用它來構建各種圖表，從直方圖和散點圖到非笛卡爾坐標圖。此外，很多流行的繪圖庫都為Matplotlib預留了位置，可與Matplotlib結合在一起使用。
6. Seaborn
Seaborn實際上是基於matplotlib庫構建的高級API。它為處理圖表提供了更恰當的默認選項。此外，它還提供了一組豐富的可視化圖庫，包括時間序列、聯合圖和小提琴圖等復雜的類型。
7. Plotly
Plotly是一個可以幫助你輕松構建復雜圖形的流行庫。該庫適用於互動式Web應用程序，它提供了很多很棒的可視化效果，包括輪廓圖形、三元圖和3D圖表。
8. Bokeh
Bokeh庫使用JavaScript小部件在瀏覽器中創建互動式和可伸縮的可視化圖形。該庫提供了多種圖形、樣式、鏈接圖形式的交互能力、添加小部件、定義回調以及更多有用的功能。
9. Pydot
Pydot是一個用於生成面向復雜圖形和非面向復雜圖形的庫。它作為面向Graphviz的一個介面，使用Python編寫。我們可以藉助它來顯示圖形的結構，這在構建神經網路和基於決策樹的演算法時經常會用到。