Некоторые преимущества использования научной записи в Python для больших данных:

• Обширная экосистема библиотек и фреймворков. 1 Они упрощают обработку и анализ данных, например, библиотеки NumPy и pandas предоставляют мощные инструменты для работы с числовыми данными и временными рядами. 1
• Возможность проводить сложные научные расчёты. 2 Библиотека NumPy предоставляет поддержку больших многомерных массивов и матриц, включая широкий набор математических функций для работы с этими массивами. 1
• Визуализация данных. 13 Библиотеки Matplotlib и Seaborn позволяют графически отображать данные в виде диаграмм и графиков. 1
• Выполнение научных и технических вычислений. 1 Библиотека SciPy включает модули для оптимизации, решения дифференциальных уравнений, статистического анализа и других прикладных математических техник. 1
• Низкий порог входа для изучения. 4 Python можно изучить довольно быстро, что позволяет сосредоточиться на реальном управлении большими данными и получении полезной информации, а не тратить время на понимание технических нюансов языка. 5