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数据科学对于不同的编程开发语言都有其独特的使用方式与方法。今天我们就一起来了解一下，如何使用python编程开发语言来完成相关功能的实现。
Python，其机器学习和数据科学库(pandas、Keras、TensorFlow、scikit-learn、SciPy、NumPy等)，以及大量可视化库(Matplotlib、pyplot、Plotly等)对于初学者和专家来说都是优秀的自由及开源软件工具。它们易于学习，很受欢迎且受到社区支持，并拥有为数据科学而开发的新技术和算法。它们是你在开始学习时可以获得的佳工具集之一。
许多Python库都是建立在彼此之上的(称为依赖项)，其基础是NumPy库。NumPy专门为数据科学设计，经常被用于在其ndarray数据类型中存储数据集的相关部分。ndarray是一种方便的数据类型，用于将关系表中的记录存储为cvs文件或其它任何格式，反之亦然。将scikit函数应用于多维数组时，它特别方便。SQL非常适合查询数据库，但是对于执行复杂和资源密集型的数据科学操作，在ndarray中存储数据可以提高效率和速度(但请确保在处理大量数据集时有足够的RAM)。当你使用pandas进行知识提取和分析时，pandas中的DataFrame数据类型和NumPy中的ndarray之间的无缝转换分别为提取和计算密集型操作创建了一个强大的组合。
在对数据进行分类之前清洗数据并删除异常值和畸形数据非常重要。预处理越好，我们的见解准确性就越高。此外，为模型或分类器提供过多数据(通常超过90%)以获得更高的准确度是一个坏主意，因为它看起来准确但由于过度拟合而无效。
Jupyternotebooks相对于命令行来说是一个很好的交互式替代品。虽然CLI对于大多数事情都很好，但是当你想要运行代码片段以生成可视化时，Jupyter会很出色。它比终端更好地格式化数据。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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2025-08-07
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