python五大常用算法
python数据科学编程分为哪4类？
python数据科学编程分为哪4类？
python涉及到数据科学部分，可以直接安装集成了众多的科学包的Anaconda。它自带 Python 以及众多数据科学相关的第三方库，一步安装所有依赖，省时省力。Anaconda 是一个免费开源的 Python 和 R 语言的发行版本，用于计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析）以下是Python 数据科学中几个常用的库，请务必掌握：
NumPy:基于 Python 的科学计算第三方库，提供了矩阵，线性代数，傅立叶变换等等的解决方案。
Pandas：用于数据分析、数据建模、数据可视化的第三方库。
matplotlib：用 Python 实现的类 matlab 的第三方库，用以绘制一些高质量的数学二维图形。
SciPy：SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算
scikit-learn：机器学习第三方库，实现许多知名的机器学习算法。
怎样用python数据建模？
先放结论:MATLAB对于数模比赛各种尝试很方便。长远考虑Python用处大。核心功能两者差不多，都是脚本语言，都有成熟的平台和工具。
对于数学建模来讲MATLAB用起来更容易，操作比较简单，工具箱用起来比较
提到人工智能，为什么总会说Python？
谢邀。人工智能不等于Python，人工智能也没有规定一定要使用Python，但是Python确实是目前比较适合人工智能的语言。
编程语言有很多，诸如C语言Java语言，这两个语言都是在2019年4月份比Python语言使用率更高的编程语言。但是他们都不适合用来做人工智能，因为其语法深度就够让人学，而人工智能的重心并不是编程语言本身。
Python最大的特点是代码简洁，库非常多，类库生态圈不弱于Java。其脚本语言的本质当然比面向对象语言Java和面向过程语言C语言更加容易上手。
而人工智能难点在于算法，在于数学。Python的使用可以便于研究者把精力重点放在算法上而不是语法上。
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