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如何使用 Python 来帮助你学习数据科学
原文：https://www.pythoncentral.io/how-to-use-python-to-help-you-with-data-science/
Python 是一种编程语言，在过去几年里越来越受欢迎。由于它的灵活性和易用性，许多人正在将它用于数据科学。在这篇博文中，我们将向您展示如何开始使用 Python 进行数据科学研究。我们将讲述这门语言的基础知识，并给你一些如何有效使用它的建议。因此，如果您有兴趣了解更多关于 Python 或一般数据科学的知识，请继续阅读！
关于 Python
Python 对于数据科学来说是一种很好的语言，因为它简单易学，并且有大量的库可供你在项目中使用。即来自 Zuar 公司 的专业人士说“Python 的语法简单且一致，这使得它非常适合编写脚本。最流行的数据科学库是 NumPy，它提供了处理数据的强大工具。
另一个流行的库是 pandas，它提供了高性能的数据结构和分析工具。此外，还有许多其他库可以用于数据科学，如 matplotlib、seaborn 和 sci-kit-learn。
了解基础知识
在开始使用 Python 进行数据科学研究之前，理解这门语言的基础是很重要的。这包括了解如何编写代码，以及如何使用不同的可用库。如果您是编程新手，那么我们建议查看我们的 Python 初学者指南。一旦掌握了基础知识，就可以开始学习更多关于数据科学的知识。
受益于 Python 的库
Python 的一大优点是有很多库可供你在项目中使用。这意味着您不必从头开始编写所有内容，您可以利用他人已经编写的现有代码。这可以节省你很多时间，也意味着你可以专注于 你的项目 中对你最重要的部分。几乎所有的东西都有图书馆，所以无论你想做什么，总有一个图书馆能帮到你。例如，如果你想做机器学习，那么你可以使用 scikit-learn 库。如果你想做自然语言处理，那么你可以使用 NLTK 库。如果你想做数据可视化，那么你可以使用 matplotlib 或者 seaborn 库。
有效使用 Python 的技巧
一旦你学会了 Python 的基础知识，并且利用了它的库，你就可以开始在数据科学中更有效地使用它。这里有一些你可以使用的提示:
Jupyter Notebooks 是一款非常棒的数据科学工具，因为它允许你在交互式环境中编写和执行 T2 代码。这意味着您可以试验您的代码，并立即看到结果。Jupyter Notebooks 也非常适合与他人分享您的代码，因为您可以将其导出为 HTML 文件。
熊猫图书馆是最受欢迎的数据科学图书馆之一，它非常强大。然而，学习如何有效地使用它是很困难的。我们建议查看一些可用的在线资源，如官方文档或熊猫食谱。
网上有许多很好的资源可以帮助你了解更多关于 Python 的数据科学知识。我们建议查看 Dataquest、Kaggle 和 Stack Overflow 等网站。
建立数据科学项目
现在，您已经学习了 Python 的基础知识，并且利用了它的库，您可以开始构建自己的数据科学项目了。首先，我们建议查看我们关于如何用 Python 构建机器学习模型的教程。这将引导您完成构建机器学习模型的过程，并向您展示如何有效地将 Python 用于数据科学。
一旦你建立了一个机器学习模型，你就可以开始从事其他项目，比如自然语言处理或数据可视化。有许多不同的方法可以将 Python 用于数据科学，因此我们建议进行试验，看看哪种方法最适合您。
这些只是你需要了解的关于数据科学 Python 的一些事情。如果您有兴趣了解更多信息，我们建议您查看上面列出的一些资源。只需一点点努力，您就能在数据科学项目中有效地使用 Python。或者，您可以报名参加数据科学课程，以最大限度地发挥您的全部潜力。