北京海淀区Python学校机构辅导怎么收费

使用过Python的用户都会被其简洁、易读、强大的库所折服，其pythonic语言特性，对人极其友好，可以说，一个完全不懂编程语言的人，看懂python语言也不是难事。

在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面，相对于R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其优势。近年来，由于Python库的不断发展(如pandas)，使其在数据挖掘领域崭露头角。结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。

由于python是一种解释性语言，大部分编译型语言都要比python代码运行速度快，有些同学就因此鄙视python。但是python是一门语言，其生产效率更高，时间通常比CPU的时间值钱，因此为了权衡利弊，考虑用python是值得的。

Python强大的计算能力依赖于其丰富而强大的库：

Numpy

Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础包。其功能：

1.的多维数组对象ndarray。

2.用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。

3.线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成。

4.用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具。

除了为Python提供的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构得多。此外，由低级语言(比如C和Fortran)编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。