最常见、最强大的机器学习算法早在

[tanjimajha12]

数据无处不在，是每个企业或业务运作流程不可或缺的一部分，或者简单地说，数据是一种永恒的资源，但在数据密集型应用激增的时代之前，很少有人意识到它的重要性。让我们学习 Python 中的数据可视化。

到目前为止，导致这个数据时代（数据似乎就是新的石油）迟迟未能到来的最大原因是缺乏计算能力。

1990 年代末就已开发出来，但计算能力尚未完全增强，无法充分发挥这些算法的威力。

使用这些资源的一个主要障 爱沙尼亚手机号码列表 碍是缺乏有效的开源语言，这种语言能够处理不同的算法，并使单个用户能够深入研究数据世界并真正利用数据的使用来构建令人惊叹的应用程序。

那么，就能够让人们在这个数据驱动的世界中占有一席之地的语言而言，Python 无疑占据了上风，因为它既可以用作通用语言，又可以专门用于处理数据科学的不同方面，包括计算机视觉、自然语言处理、预测模型，当然还有可视化。

Python 不仅用于应用强大的 ML 算法，而且还具有通过可视化讲述数据的精彩故事的固有特性，这使得数据能够通过故事显示见解并创建可视化效果，使决策者能够很好地理解数据并有效地实施变革。

为了探索 Python 的各个方面，可视化让我们围绕一个著名且流行的数据集（称为 Iris）使用不同的 Python 库以我们的方式讲述一个故事。

为什么可视化很重要？
收到的大量信息通常以表格和文本的形式存储，我们可以访问响应或对应于信息的确切数字，但为什么我们需要对其进行可视化。 Python 中的数据可视化非常重要，让我们来了解一下为什么。

这个问题的答案在于人类大脑的内部运作，众所周知，我们的大脑识别图像的速度更快。出生时，婴儿在能够理解 “妈妈”这个词 的含义之前几个月就能理解母亲的形象。我们可以立即理解图像，但处理文本则需要花费一些时间。

事实上，大脑处理图像的速度比处理文本的速度快 60,000 倍。而且大脑更习惯于处理图像——发送到大脑的信息中有 90% 是视觉信息，人类交流中有 93% 是视觉信息，而这些都不是新事物。人类大脑处理图像的速度一直比处理文字快得多。