python数据科学架构

❶ python都能做什么

Python是一种功能强大的编程语言，可以用于多个领域。以下是Python能做的主要事情：

1. Web开发：

   • Python拥有众多免费的数据函数库、网页模板系统以及与web服务器交互的库。
   • 可以实现web开发，搭建高效的web框架。

2. 数据科学：

   • 机器学习：Python是研究人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等领域的理想工具。
   • 数据分析/可视化：Python也广泛用于大数据分析、数据可视化等领域。

3. 网络爬虫：

   • Python在网络爬虫领域有着广泛的应用。
   • 可以按照特定规则在网络上爬取所需内容，进行有针对性的数据采集和处理。

4. 自动化运维：

   • Python可以实现运维工作的自动化。
   • 这有助于将运维人员从繁琐的服务器管理工作中解放出来，提高运维工作的效率和准确性。

5. 嵌入式应用开发、游戏开发和桌面应用开发：

   • Python也适用于这些领域，尽管在这些特定领域可能有其他更专门的语言，但Python的灵活性和易用性使其成为许多开发者的选择。

❷ python数据分析需要哪些库

1. NumPy
一般我们会将科学领域的库作为清单打头，NumPy是该领域的主要软件库之一。它旨在处理大型的多维数组和矩阵，并提供了很多高级的数学函数和方法，因此可以用它来执行各种操作。
2. SciPy

另一个科学计算核心库SciPy，基于NumPy而构建，并扩展了NumPy的功能。SciPy的主要数据结构是多维数组，使用Numpy实现。该库提供了一些用于解决线性代数、概率论、积分计算等任务的工具。
3.Pandas
Pandas是一个Python库，提供了高级的数据结构和各种分析工具。该库的一大特色是能够将相当复杂的数据操作转换为一两个命令。Pandas提供了很多内置的方法，用于分组、过滤和组合数据，还提供了时间序列功能。所有这些方法的执行速度都很快。
4. StatsModels
Statsmodels是一个Python模块，为统计数据分析提供了很多可能性，例如统计模型估计、运行统计测试等。你可以借助它来实现很多机器学习方法，并探索不同的绘图可能性。
5. Matplotlib
Matplotlib是一个用于创建二维图表和图形的低级库。你可以用它来构建各种图表，从直方图和散点图到非笛卡尔坐标图。此外，很多流行的绘图库都为Matplotlib预留了位置，可与Matplotlib结合在一起使用。
6. Seaborn
Seaborn实际上是基于matplotlib库构建的高级API。它为处理图表提供了更恰当的默认选项。此外，它还提供了一组丰富的可视化图库，包括时间序列、联合图和小提琴图等复杂的类型。
7. Plotly
Plotly是一个可以帮助你轻松构建复杂图形的流行库。该库适用于交互式Web应用程序，它提供了很多很棒的可视化效果，包括轮廓图形、三元图和3D图表。
8. Bokeh
Bokeh库使用JavaScript小部件在浏览器中创建交互式和可伸缩的可视化图形。该库提供了多种图形、样式、链接图形式的交互能力、添加小部件、定义回调以及更多有用的功能。
9. Pydot
Pydot是一个用于生成面向复杂图形和非面向复杂图形的库。它作为面向Graphviz的一个接口，使用Python编写。我们可以借助它来显示图形的结构，这在构建神经网络和基于决策树的算法时经常会用到。