데이터 분석을 위해 Python을 선택하는 이유

데이터 분석에 Python을 사용하는 이유는 무엇인가요?

1. 수많은 Python 라이브러리가 데이터 분석을 위한 완벽한 도구 세트를 제공합니다. (권장 학습: Python 비디오 튜토리얼)

2. MATLAB, R 언어 및 기타 언어와 비교할 때 주로 데이터 분석 언어에 사용되는 Python 언어 기능이 더욱 완벽해졌습니다

3. Python 라이브러리가 늘어나고 알고리즘 구현에 사용되는 방법이 더욱 혁신적입니다

4. Python은 다른 언어와 쉽게 연결할 수 있습니다. C, Java 등으로

2.IPython이란 무엇인가요?

IPython은 Python 대화형 셸입니다(기본 Python 셸이 훨씬 사용하기 쉽고 강력합니다)

1. 자동 코드 완성 및 자동 들여쓰기를 지원하며 이미 bash 셸을 지원합니다

2, Jupyter NoteBook(이전 명칭: IPython NoteBook)은 사용자가 IPython 커널과 상호 작용할 수 있는 인터페이스를 제공하는 동시에 텍스트(markdown), 코드, 이미지, 수식을 설정하는 대화형 노트북입니다. 통합 Python 웹 인터페이스

3. 대화형 데이터 시각화 및 기타 그래픽 사용자 인터페이스 지원

4. 고성능 병렬 컴퓨팅 지원

3. 데이터 분석 및 머신러닝을 위한 라이브러리가 많이 있습니다. (numpy, pandas, sckilearn, TensorFlow 등)은 별도로 구성하고 설치하는 것이 번거롭고 일부 패키지(scipy)는 상대적으로 적은 수의 라이브러리에 의존하며 공식에서는 통합 데이터 분석 및 기계 학습 개발 도구를 제공합니다. , 즉 아나콘다 설치: 공식 웹사이트에서 최신 버전을 다운로드하고 Windows에 설치합니다. 열기:

방법 1. 명령을 사용합니다.

cmd 명령줄 또는 Linux 터미널 사용 Embed 명령: jupyter 노트북은 IPython 서비스 두 가지 프로그램을 실행합니다. 프로그램 및 jupyter 노트북 웹 인터페이스를 사용하면 인터페이스에 코드를 작성할 수 있습니다.

참고】IPython 서버는 프로그램이 실행되는 곳이며, jupyter 노트북은 IPython 서비스 프로그램을 끄면(ctrl+c에서 대화형 인터페이스만 제공) 터미널) jupyter 노트북은 쓸모가 없습니다

몇 가지 기본 작업:

D 두 번 클릭: 현재 셀 삭제

M 클릭: 현재 셀 삭제 셀을 마크다운 문서로 변환

jupyter 구조: 셀로 구성됩니다. 각 셀의 실행은 서로 영향을 미치지 않지만 데이터는 공유됩니다

방법 2, 아나콘다 인터페이스로 열기

방법 3, pycharm으로 열기

[참고] 컴파일러는 Python 컴파일러를 선택해야 합니다. 그렇지 않으면 IPython 서비스 프로그램을 열 수 없습니다

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