数据科学工具怎样的呢？

数据科学工具如下：
1、SciPy。
SciPy (pronounced "Sigh Pie") 是一个开源的数学、科学和工程计算包。SciPy使用NumPy，IPython或Pandas等各种软件包为常用的数学和科学编程任务提供库。当你想操纵计算机上的数字并显示或发布结果时，此工具是一个很好的选择，并且它也是免费的。
2、Dask。
Dask 是一个用于分析计算的灵活的并行计...

数据科学工具如下：
1、SciPy。
SciPy (pronounced "Sigh Pie") 是一个开源的数学、科学和工程计算包。SciPy使用NumPy，IPython或Pandas等各种软件包为常用的数学和科学编程任务提供库。当你想操纵计算机上的数字并显示或发布结果时，此工具是一个很好的选择，并且它也是免费的。
2、Dask。
Dask 是一个用于分析计算的灵活的并行计算库。同样，通过更改只有几行代码，你可以快速对现有代码进行并行处理，因为它的DataFrame与Pandas库中的相同，它的Array对象的工作方式类似于NumPy能够并行化以纯Python编写。
3、Numba。
此工具是一种开源优化编译器，它使用LLVM编译器基础结构将Python语法编译为机器码。在数据科学应用中使用Numba的主要优势在于它使用NumPy数组来加速应用程序的能力，因为Numba是一个支持NumPy的编译器。就像Scikit-Learn一样，Numba也适用于机器学习应用。

数据科学工具如下：
1、HPAT.
高性能分析工具包(HPAT)是一个基于编译器的大数据框架。它将Python中的分析/机器学习代码自动扩展到群集/云环境中的大数据分析和机器学习，并可以使用@jit装饰器优化特定功能。
2、Cython。
使用数学密码或密码循环运行的代码时，Cython是您的最佳选择。Cython是一款基于Pyrex的源代码翻译器，可快速生成Python扩展模块(extentio...

数据科学工具如下：
1、HPAT.
高性能分析工具包(HPAT)是一个基于编译器的大数据框架。它将Python中的分析/机器学习代码自动扩展到群集/云环境中的大数据分析和机器学习，并可以使用@jit装饰器优化特定功能。
2、Cython。
使用数学密码或密码循环运行的代码时，Cython是您的最佳选择。Cython是一款基于Pyrex的源代码翻译器，可快速生成Python扩展模块(extention module)的工具。Cython语言非常接近Python语言，但是Cython还支持调用C函数并在变量和类属性上声明C类型。这允许编译器从Cython代码生成非常高效的C代码。