0x01 念念Python，必有迴響

摘要：靈蛇出現，必有異像，Python最熱的領域，估計非數據分析、挖掘領域莫屬了。以Scikit-Learn爲表明的數據分析領域，從這裏開始，即是Python的天下；一邊操做實例，一邊閱讀文檔，再輔助以相關的理論基礎，持之很多天，則大業可成也。

01 靈蛇出現，必有異像

蛇有靈性，蟒蛇更甚。民間關心打死蛇後出現的種種因果報應現象，相信各位也多有耳聞。身邊聽到的一個是，一個老太打死了一條蛇，第二年她女兒便離婚了。

青城山下的一條蟒蛇修行千年終得人生，因而可知，蛇有強大的靈性，並且還告訴咱們一個道理：修得人的身體很難啊！

佛法有云：生中國難，得人身難，聞佛法難，生信心難。（注：中國，原指印度，中心之國。）

Python既是一條大蟒蛇，天然算是編程語言中頗有靈性的了。

今既得人身，又聞佛法，且學Python，固然得用來作點什麼吧！

當今，Python最熱的領域，估計非數據分析、數據挖掘莫屬了！

02 靈蟒Python，事實標準

只要你沒有過久閉關修練絕世神功，只要你用眼睛餘光瞭解過數據分析相關領域，相信你會有個感受，怎麼到處都有Python的蹤跡啊！

每種計算機編程語言，彷佛都有本身成名或適用的領域。

在這個你們都在談雲計算、大數據、深度學習的時代，讓咱們來看看，這些領域裏面的表明吧。

以Docker爲表明的雲計算與虛擬化，這是Go的天下。國內使用Go最出名的，當屬七牛了；

以Hadoop爲表明的大數據框架，這是java的天下。國內這塊最強的，固然首推阿里了；

以Spark爲表明的內存迭代框架，這是Scala的天下；

以Scikit-Learn爲表明的數據分析領域，從這裏開始，即是Python的天下；

說句不負責任的話，Python已經成爲數據分析領域裏事實上的標準語言。

03 Python一出，誰與爭鋒

且來看看，Python在數據分析領域的生態圈吧！

a. 基礎庫
Numpy： 矩陣計算與其它大多數框架的數據處理基礎；
Scipy：科學計算庫，提供了不少科學計算工具包和算法；
Matplotlab：專業畫圖工具，話說這個單詞仍是真是在Matlab之間插入了plot這個詞造成的；
Pandas：提供相似於R語言的DataFrame操做，很是方便；
……

b. 機器學習與深度學習
OpenCV：提供圖像識別的不少方便的操做；
Orange：基於圖形界面的機器學習程序，也能夠用Python腳原本操做調用；
Scikit-Learn：前面說了，這是Python在機器學習領域裏面的表明做。尤爲是它的文檔，徹底能夠當成機器學習的參考資料來閱讀了，曾經我向朋友推薦的時候說，說過，把scikit-learn的文檔當成佛經來讀，假以時日，功力定會大增。
Theano：深度學習裏面很是有名的一個框架了，也很是具備表明性。是其它不少框架的基礎。
Keras：基於Theano進行了抽象，建議入門的話使用這個，搭積木同樣地就能夠弄個神經網絡出來了。
NLTK：天然語言處理，提供的功能也很強大。
國內出品的Mxnet的Python接口
……

c. 分佈式機器學習與深度學習
Spark之MLlib的Python接口Pyspark
H2o的Python接口
收費的Graph Create的Python接口
Google最近剛出的TensorFlow的Python接口
三星最近剛出的Veles，目前只提供Python接口
……

也許，新的機器學習或深度學習框架，若是不提供Python接口的話，恐怕會被認爲難以推廣吧。

上面列舉的只是其中一部分，還有不少不少。固然，他們不少並不是是用Python來實現，但都共同的提供了Python接口，甚至好幾個都把Python當成了頭等公民（First-Class）。

在此並不是想說Python這門語言很強大或者複雜，而偏偏相反，得益於Python的簡潔和包容。才讓它在數據挖掘領域有如此的地位。

這即是生態圈的力量，不以我的的意志爲轉移。

04 書山有路，學海無涯

對於想入門數據分析、數據挖掘、機器學習的朋友來講，Python是你值得花時間的選擇。由於，除了上面的工具鏈生態圈，還有書籍和知識傳播的生態圈。

如文章開篇之圖，都是和數據分析相關的書籍，且都是用Python做爲示例來說解。

如如有心，且仔細看圖識字！

05 念念不忘，必有迴響

真如有心於數據領域，甚或欲從事數據科學之職業。請對Python有信心，值得你付出時間。想走機器學習之路，Scikit-learn是你最好的選擇，一邊操做實例，一邊閱讀文檔，再輔助以相關的理論基礎，持之很多天，則大業可成也。