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Python 进行数据分析与挖掘,是用py2好,还是PY3好?是不是py3会更好?效率更高?

Python 进行数据分析与挖掘,是用py2好,还是PY3好?是不是py3会更好?效率更高?

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OSC开源社区 2024-05-14 09:49:33 21 0
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    1. Python 2.x 已经在2020年1月1日停止了官方支持,这意味着不再有安全更新和错误修复。因此,对于新的数据分析和挖掘项目,强烈建议使用 Python 3.x,因为它是当前活跃的版本,并且拥有更广泛的支持和更新的库。Python 3.x 版本引入了许多改进,包括更好的语法、性能提升和更多的标准库支持。

    2. Python 3.x 在效率上与 Python 2.x 相比并没有显著的差异,但在某些情况下可能会更快,因为Python 3.x引入了一些优化。例如,Python 3.7 引入了类型注释,可以提高代码的运行速度,尤其是在使用类型检查工具如mypy时。此外,Python 3.x 中的内存管理也有所改进。

      更重要的是,大多数数据分析和机器学习库,如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow和Keras,都已经完全支持Python 3.x,并且大部分社区资源、教程和文档都是针对Python 3.x的。这意味着使用Python 3.x进行数据分析和挖掘将更容易找到帮助和解决问题。

      因此,无论是从社区支持、兼容性还是未来发展的角度来看,Python 3.x 都是进行数据分析和挖掘的更好选择。

    2024-05-23 19:12:00
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  • Python 3(PY3)相较于 Python 2(py2)在数据分析与挖掘领域更为流行,也通常被认为更好。这是因为 Python 3 在设计上进行了许多改进,尤其在以下方面:

    1. 更现代的语言特性:Python 3 支持更现代的编程特性,如更强大的列表推导式、更简洁的语法(如去掉print语句需要加括号)等。
    2. 性能提升:Python 3 在某些方面性能有所提升,尤其是在字符串处理和生成方面。不过,对于一些特定的数据处理任务,Python 2 和 Python 3 的性能差异可能并不显著。
    3. Unicode 支持:Python 3 默认使用 Unicode,这使得处理文本数据,尤其是涉及多语言的数据,变得更加方便。
    4. 改进的库支持:许多第三方库和框架现在都支持或只支持 Python 3。这意味着在 Python 3 上进行数据分析与挖掘时,你可能会有更多的库和工具可以选择。
    5. 社区支持:Python 3 拥有更大的用户和开发者社区,因此如果你在数据分析与挖掘过程中遇到问题,更容易找到帮助和资源。
      尽管如此,Python 2 仍然在一些特定的老旧系统或项目中使用。但是,Python 2 已经在 2020 年底正式停止支持,不再接受安全更新和bug修复,因此新的项目或者希望长期维护的项目应尽量避免使用 Python 2。
      总的来说,如果你的数据分析与挖掘任务相对较新,或者你希望使用最新的库和工具,那么选择 Python 3 会是更好的选择。但如果你在使用的某些特定库或工具只支持 Python 2,或者项目要求使用 Python 2,那么你可能需要继续使用 Python 2。
    2024-05-14 09:57:27
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