умный и простой

Python - чистый объектно-ориентированный язык.

Ключевые моменты, которые делают Python лучше других языков

  • Проблемы с C, CPP и Java в Data Science
  • Это интерпретируемый язык
  • Огромная поддержка библиотеки
  • Легко адаптироваться / учиться
  • Меньше времени на разработку
  • Доступность специальной IDE для науки о данных, такой как Jupyter и Spyder.

________________________________________________________________

В науке о данных мы должны выполнять так много задач, как очистка веб-страниц, очистка данных, машинное обучение для этих c, cpp и java. У меня есть такая большая поддержка со стороны библиотек, чтобы эффективно выполнять такие задачи. Размер кода будет очень большим, и компилятор выполнит весь код один раз, поэтому для проверки определенной части нам придется запускать весь код снова и снова. Нам без надобности приходится тратить наше время впустую.

Поскольку python - это интерпретируемый язык. Интерпретатор непосредственно выполняет код, преобразовывая его в байтовый код. Он выполняет код построчно и выдает правильную информацию о ошибке, если таковая имеется. В блокноте jupyter мы можем запускать часть программы отдельно вместо того, чтобы запускать весь скрипт, что невозможно на других языках.

Python имеет огромную поддержку библиотек, таких как pandas, NumPy, matplotlib, plotly и т. Д. С их помощью большая строка кода может быть сокращена до нескольких строк. Например, Градиентный спуск в регрессии может быть возможен в 2 или 3 строках кода на Python, где cpp занимает более 100 строк кода. Мы можем легко визуализировать данные и очень эффективно. Кроме того, для Python доступно множество фреймворков.

Синтаксис в Python очень прост по сравнению с другими языками. например, не нужны фигурные скобки, точка с запятой, нам не нужно упоминать тип данных при объявлении переменной и многое другое. .

Вот как это просто:

Поскольку все уже доступно в python, вы можете потратить больше времени на создание своего проекта. что приведет к меньшему времени на разработку.

Существуют мощные IDE для науки о данных, такие как Jupyter и Spyder. Это позволяет нам запускать наш код отдельными частями. Мы можем запустить конкретную функцию и проверить ее работоспособность.

Если вы изучаете python, изучение языка R не будет для вас сложной задачей, потому что python - это надмножество R.