第2章 Python 数据分析简介
Python是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构,并且能够用简单而又高效的方式进行面向对象编程。Python优雅的语法和动态类型,再结合它的解释性,使其在许多领域成为编写脚本或开发应用程序的理想语言。
要认识Python,首先得明确一点,Python是一门编程语言!这就意味着,原则上来说,它能够完成Matlab能够做的所有事情(因为大不了从头开始编写),而且在大多数情况下,同样功能的Python代码会比Matlab代码更加简洁、易懂;另一方面,因为它是一门编程语言,所以它能够完成很多Matlab不能做的事情,比如开发网页、开发游戏、编写爬虫来采集数据等。
Python以开发效率著称,也就是说,它致力于以最短的代码完成任务。Python通常为人诟病的是它的运行效率,而Python还被称为“胶水语言”,它允许我们把耗时的核心部分用C/C++等更高效率的语言编写,然后由它来“黏合”,这很大程度上已经解决了Python的运行效率问题。事实上,在大多数数据任务上,Python的运行效率已经可以媲美C/C++语言。
本书致力于讲述用Python进行数据挖掘这一部分功能,而这部分功能,仅仅是Python强大功能中的冰山一角。随着NumPy、SciPy、Matplotlib和Pandas等众多程序库的开发,Python在科学领域占据着越来越重要的地位,包括科学计算、数学建模、数据挖掘,甚至可以预见,未来Python将会成为科学领域的编程语言的主流。图2-1和图2-2是一些编程语言的使用排行榜图,它们可以证明Python越来越受欢迎。
图2-1 2015年06月的TIOBE编程语言排行榜,每月更新一次[1]
图2-2 上图是近年天文学论文中所涉及的编程语言的趋势图,根据ADS中的论文致谢所提及的编程语言次数而制作[2]
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