用于数据科学的 Java 与 Python

一个对比

有时做出判断的一个有用策略是仔细研究解决问题的两种方法的优缺点。如果您是数据科学的新手或正在开始一个新的数据科学项目并且不确定要使用哪种语言，那么这里将深入了解选择编程语言时要考虑的一些关键方面。

句法

Python 是一种动态类型的编程语言，而 Java 是一种固定类型的编程语言。这意味着在 Python 中，变量的数据类型是在运行时确定的，并且可以在程序的整个生命周期中变化。在 Java 中，必须在编写代码时将数据类型分配给变量，并且该数据类型必须在程序的整个生命周期中保持不变，除非明确修改。在 Python 的情况下，这使得编写程序时易于使用。使用动态类型，可以用更少的代码行编写程序。

Python 因其简单性和易用性而备受推崇。它以易于学习和使用而闻名，通常是初学者首选的编程语言。 Python 也忽略了缩进要求、大括号和使用分号的要求。另一方面，Java 遵守严格的语法要求。如果不遵守语法规则，代码将在编译过程中失败，无法运行。

表现

Java 在速度方面优于 Python。执行源代码比执行 Python 花费的时间更少。因为 Python 是一种解释型语言，所以代码是逐行读取的。通常，这会导致速度方面的性能降低。调试只发生在运行时，这可能会在运行代码时导致问题。要记住的另一件事是，在 Python 中，变量的数据类型必须在运行时确定。这也往往会减慢执行速度。与 Python 不同，Java 可以同时处理大量计算，这增加了它的速度。

工具和框架

Python 和 Java 包含一组强大的内置库，用于数据分析、数据科学和机器学习。 Apache Spark 是一个免费的开源分析引擎，数据科学家使用它进行大规模数据处理。 Apache Spark 具有可用于 Java 和 Python 的高级 API。这些 API 在大数据和机器学习中很有用。

Python 中的数据科学库

让我们看看一些可用于数据分析和处理的 Python 库。

蟒蛇熊猫

Pandas 是一个开源 Python 库，主要支持大型数据集的加载、组织、操作、建模和分析。其强大的数据结构可实现高性能数据管理。 Pandas 可以清理杂乱的数据集，使它们更具可读性和相关性。 Pandas 的 DataFrame 对象支持默认和自定义索引。 Pandas 提供了将数据从多种文件格式导入内存数据对象的工具。

Python NumPy

NumPy 是“Numerical Python”的缩写。它是一个用于数组操作的 Python 库。开发人员可以使用 NumPy 对数组执行数学和逻辑运算。 NumPy 也有用于处理傅里叶变换的工具和用于操作形状的算法。它还具有用于线性代数、矩阵和随机数生成的内置函数。 NumPy 经常与 Matplotlib 和 SciPy 一起用作 MatLab 的替代品。

Python Matplotlib

Matplotlib 是一个开源 Python 库，提供图形绘图功能以改善可视化。 Matplotlib 允许 Python 脚本创建 2D 图形和图表。 Matplotlib 软件还通过支持颜色和颜色图有助于更吸引人的可视化。 Python 还可用于创建动画和交互式视觉效果。

Python 科学

SciPy 是一个 Python 开源科学库，用于解决困难的科学和数学问题。 SciPy 库旨在与 NumPy 扩展进行交互。 SciPy 提供简单有效的数值积分和优化功能。

PySpark

为了从 Python 启用 Apache Spark，Apache Spark 社区发布了一个名为 PySpark 的程序。 PySpark 与 Apache Spark 的弹性分布式数据集 (RDD) 和 Python 编程语言交互。这是通过使用 Py4J 模块来实现的，该模块集成到 PySpark 中并允许 Python 与 JVM 项目动态交互。

海博恩

Seaborn 是一个 Python 基于 Matplotlib 的数据可视化包。它提供了一个高级界面，用于创建具有视觉吸引力和信息丰富的统计视觉效果。它还包括用于流行统计绘图类型的基本高级例程以及具有 Pandas DataFrames 功能的接口。

SciKit-学习

Python SciKit-learn 包可用于数据挖掘和分析。它包括一组多样化的监督和非监督学习算法，这些算法通过统一的 Python 接口进行操作。 Scikit-learn 可以执行机器学习功能，如分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。

PyTorch

PyTorch 是一个基于 Torch 库的开源工具。它包括许多为计算机视觉、机器学习和自然语言处理提供工具的库。它易于学习和使用。 PyTorch 与 Python 数据科学堆栈兼容，包括 NumPy。 PyTorch 提供了一个用于实时创建和更改计算图的框架。它还提供了简化的预处理器和定制的数据加载器。

难的

Keras 是一个开源的神经网络和机器学习库。它采用神经网络构造部分，例如层、目标、激活函数和优化器。 Keras 拥有处理图片和文本图像的工具。除了普通的神经网络，Keras 还提供卷积和循环神经网络。

TensorFlow

TensorFlow 是一个开源机器学习库。 TensorFlow 主要用于深度神经网络训练和推理。它是一个基于数据流和差分编程的符号数学库。 TensorFlow 拥有丰富的工具、模块和资源生态系统，使开发人员能够快速设计和部署基于 ML 的应用程序。

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