為什麼用python做科學計算（用Python做科學計算）

本文目錄一覽：

• 1、為什麼用python進行科學計算
• 2、python的優點有哪些
• 3、為什麼人工智能用Python
• 4、做數據分析為什麼要使用Python？
• 5、為什麼要使用Python進行數據分析

為什麼用python進行科學計算

不得不說這是一個形勢所趨，

現在高校的很多老師，及學生做科學計算相關的項目都是python。原因大約有以下幾點：

Python的語法簡單，這對很少接觸編程的搞學術老師的福音。

Python相較於其他語言有更豐富的模塊，比如科學計算的numpy。

Python越來越流行。

python的優點有哪些

優點

簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專註於解決問題而不是去搞明白語言本身。

易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔 [10]  。

易讀、易維護：風格清晰劃一、強制縮進

用途廣泛

速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標準庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。 [7]

免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟件）之一。使用者可以自由地發佈這個軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟件中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

可移植性：由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。這些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平台。

解釋性：一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。

運行程序的時候，連接/轉載器軟件把你的程序從硬盤複製到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行 程序。

在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易於移植。

面向對象：Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在「面向過程」的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在「面向對象」的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字符串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標準庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

可擴展性、可擴充性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。

Python本身被設計為可擴充的。並非所有的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕鬆地使用C語言、C++、Cython來編寫擴充模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內。因此，很多人還把Python作為一種「膠水語言」（glue language）使用。使用Python將其他語言編寫的程序進行集成和封裝。在Google內部的很多項目，例如Google Engine使用C++編寫性能要求極高的部分，然後用Python或Java/Go調用相應的模塊。《Python技術手冊》的作者馬特利（Alex Martelli）說：「這很難講，不過，2004 年，Python 已在Google 內部使用，Google 召募許多 Python 高手，但在這之前就已決定使用Python，他們的目的是 Python where we can, C++ where we must，在操控硬件的場合使用C++，在快速開發時候使用 Python。」

可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。

豐富的庫：Python標準庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、數據庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的「功能齊全」理念。除了標準庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

規範的代碼：Python採用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。Python的作者設計限制性很強的語法，使得不好的編程習慣（例如if語句的下一行不向右縮進）都不能通過編譯。其中很重要的一項就是Python的縮進規則。一個和其他大多數語言（如C）的區別就是，一個模塊的界限，完全是由每行的首字符在這一行的位置來決定（而C語言是用一對花括號{}來明確的定出模塊的邊界，與字符的位置毫無關係）。通過強製程序員們縮進（包括if，for和函數定義等所有需要使用模塊的地方），Python確實使得程序更加清晰和美觀。

高級動態編程：雖然Python可能被粗略地分類為「腳本語言」（script language），但實際上一些大規模軟件開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是「腳本語言」泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。

做科學計算優點多：說起科學計算，首先會被提到的可能是MATLAB。除了MATLAB的一些專業性很強的工具箱還無法被替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相應的擴展庫。和MATLAB相比，用Python做科學計算有如下優點：

● 首先，MATLAB是一款商用軟件，並且價格不菲。而Python完全免費，眾多開源的科學計算庫都提供了Python的調用接口。用戶可以在任何計算機上免費安裝Python及其絕大多數擴展庫。

● 其次，與MATLAB相比，Python是一門更易學、更嚴謹的程序設計語言。它能讓用戶編寫出更易讀、易維護的代碼。

● 最後，MATLAB主要專註於工程和科學計算。然而即使在計算領域，也經常會遇到文件管理、界面設計、網絡通信等各種需求。而Python有着豐富的擴展庫，可以輕易完成各種高級任務，開發者可以用Python實現完整應用程序所需的各種功能。

為什麼人工智能用Python

這屬於一種誤解，人工智能的核心算法是完全依賴於C/C++的，因為是計算密集型，需要非常精細的優化，還需要GPU、專用硬件之類的接口，這些都只有C/C++能做到。所以某種意義上其實C/C++才是人工智能領域最重要的語言。

Python是這些庫的API binding，使用Python是因為CPython的膠水語言特性，要開發一個其他語言到C/C++的跨語言接口，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，尤其是使用Cython的時候。其他語言的ffi許多都只能導入C的函數入口點，複雜的數據結構大多只能手工用byte數組拼起來，如果還需要回調函數輸入那就無計可施了。而CPython的C API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python對象，還可以允許用戶通過繼承這些自定義對象來引入新特性，甚至可以從C代碼當中再調用Python的函數（當然，也有一定的條件限制）。不過這也是PyPy這樣的JIT解釋器的一個障礙。

而且Python歷史上也一直都是科學計算和數據分析的重要工具，有numpy這樣的底子，因為行業近似所以選擇API binding語言的時候會首選Python，同時復用numpy這樣的基礎庫既減少了開發工作量，也方便從業人員上手。

做數據分析為什麼要使用Python？

現如今，數據分析中有很多的工具都是十分實用的。由於大數據的發展越來越好，使得使用了大數據分析的企業已經朝着更好的方向發展。正是因為這個原因，數據分析行業的人才也開始變得火熱起來，尤其是高端人才，越來越稀缺。當然，對於數據分析這個工作，的確是需要學會一些編程語言的，比如MATLAB，Python，Java等語言。但是對於初學者來說，Python是一個不錯的語言，Python語言簡單易懂，同時對於大數據分析有很明顯的幫助。那麼數據分析為什麼要使用Python呢？這是因為Python有很多優點，那麼優點都是什麼呢？下面我們就給大家介紹一下這些優點。

首先說說Python的第一個優點，那就是Python在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面都顯得比較活躍，這就是Python作為數據分析的原因之一，python擁有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科學計算方面十分有優勢，尤其是pandas，在處理中型數據方面可以說有着無與倫比的優勢，已經成為數據分析中流砥柱的分析工具。

Python最大的優點那就是簡單易學。很多學過Java的朋友都知道，Python語法簡單的多，代碼十分容易被讀寫，最適合剛剛入門的朋友去學習。我們在處理數據的時候，一般都希望數據能夠轉化成可運算的數字形式，這樣，不管是沒學過編程的人還是學過編程的人都能夠看懂這個數據。

當然，Python也具有強大的編程能力，這種編程語言不同於R或者matlab，python有些非常強大的數據分析能力，並且還可以利用Python進行爬蟲，寫遊戲，以及自動化運維，在這些領域中有着很廣泛的應用，這些優點就使得一種技術去解決所有的業務服務問題，這就充分的體現的Python有利於各個業務之間的融合。如果使用Python，能夠大大的提高數據分析的效率。

其實現如今，Python是一個面向世界的編程語言，Python對於如今火熱的人工智能也有一定的幫助，這是因為人工智能需要的是即時性，而Python是一種非常簡潔的語言，同時有着豐富的數據庫以及活躍的社區，這樣就能夠輕鬆的提取數據，從而為人工智能做出優質的服務。

通過上面的描述，相信大家已經知道了使用Python做數據分析的優點了。Python語言得益於它的簡單方便，使得其在大數據、數據分析以及人工智能方面都有十分明顯的存在感，對於數據分析從業者以及想要進入數據分析行業的人來說，簡單易學容易上手的優勢也是一個優勢，所以不管大家是否進入數據分析行業，學習Python是沒有壞處的。

為什麼要使用Python進行數據分析

我使用python這門語言也有三年了，被其簡潔、易讀、強大的庫所折服，我已經深深愛上了python。其pythonic語言特性，對人極其友好，可以說，一個完全不懂編程語言的人，看懂python語言也不是難事。

在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面，相對於R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其優勢。近年來，由於Python庫的不斷發展（如pandas），使其在數據挖掘領域嶄露頭角。結合其在通用編程方面的強大實力，我們完全可以只使用Python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。

由於python是一種解釋性語言，大部分編譯型語言都要比python代碼運行速度快，有些同學就因此鄙視python。但是小編認為，python是一門高級語言，其生產效率更高，程序員的時間通常比CPU的時間值錢，因此為了權衡利弊，考慮用python是值得的。

Python強大的計算能力依賴於其豐富而強大的庫：

Numpy

Numerical Python的簡稱，是Python科學計算的基礎包。其功能：

1. 快速高效的多維數組對象ndarray。

2. 用於對數組執行元素級計算以及直接對數組執行數學運算的函數。

3. 線性代數運算、傅里葉變換，以及隨機數生成。

4. 用於將C、C++、Fortran代碼集成到Python的工具。

除了為Python提供快速的數組處理能力，NumPy在數據分析方面還有另外一個主要作用，即作為在算法之間傳遞數據的容器。對於數值型數據，NumPy數組在存儲和處理數據時要比內置的Python數據結構高效得多。此外，由低級語言（比如C和Fortran）編寫的庫可以直接操作NumPy數組中的數據，無需進行任何數據複製工作。

SciPy

是一組專門解決科學計算中各種標準問題域的包的集合，主要包括下面這些包：

1. scipy.integrate：數值積分例程和微分方程求解器。

2. scipy.linalg：擴展了由numpy.linalg提供的線性代數例程和矩陣分解功能。

3. scipy.optimize：函數優化器（最小化器）以及根查找算法。

4. scipy.signal：信號處理工具。

5. scipy.sparse：稀疏矩陣和稀疏線性系統求解器。

6. scipy.special：SPECFUN（這是一個實現了許多常用數學函數（如伽瑪函數）的Fortran庫）的包裝器。

7. scipy.stats：標準連續和離散概率分佈（如密度函數、採樣器、連續分佈函數等）、各種統計檢驗方法，以及更好的描述統計法。

8. scipy.weave：利用內聯C++代碼加速數組計算的工具。

註：NumPy跟SciPy的有機結合完全可以替代MATLAB的計算功能（包括其插件工具箱）。

SymPy

是python的數學符號計算庫，用它可以進行數學表達式的符號推導和演算。

pandas

提供了使我們能夠快速便捷地處理結構化數據的大量數據結構和函數。你很快就會發現，它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。

pandas兼具NumPy高性能的數組計算功能以及電子表格和關係型數據庫(如SQL)靈活的數據處理功能。它提供了複雜精細的索引功能，以便更為便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。

對於使用R語言進行統計計算的用戶，肯定不會對DataFrame這個名字感到陌生，因為它源自於R的data.frame對象。但是這兩個對象並不相同。R的data.frame對象所提供的功能只是DataFrame對象所提供的功能的一個子集。也就是說pandas的DataFrame功能比R的data.frame功能更強大。

matplotlib

是最流行的用於繪製數據圖表的Python庫。它最初由John D. Hunter（JDH）創建，目前由一個龐大的開發人員團隊維護。它非常適合創建出版物上用的圖表。它跟IPython（馬上就會講到）結合得很好，因而提供了一種非常好用的交互式數據繪圖環境。繪製的圖表也是交互式的，你可以利用繪圖窗口中的工具欄放大圖表中的某個區域或對整個圖表進行平移瀏覽。

TVTK

是python數據三維可視化庫，是一套功能十分強大的三維數據可視化庫，它提供了Python風格的API，並支持Trait屬性(由於Python是動態編程語言，其變量沒有類型，這種靈活性有助於快速開發，但是也有缺點。而Trait庫可以為對象的屬性添加檢校功能，從而提高程序的可讀性，降低出錯率。) 和NumPy數組。此庫非常龐大，因此開發公司提供了一個查詢文檔，用戶可以通過下面語句運行它：

from enthought.tvtk.toolsimport tvtk_doc

tvtk_doc.main()

Scikit-Learn

是基於python的機器學習庫，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基礎上，操作簡單、高效的數據挖掘和數據分析。其文檔、實例都比較齊全。

小編建議：初學者使用python(x, y)，其是一個免費的科學和工程開發包，提供數學計算、數據分析和可視化展示。非常方便！