為什么要使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析?

       對(duì)于許多人（包括小編自己）來說，很容易就沉淪在Python的石榴裙下。Python自1991年誕生以來，已然成為了這個(gè)星球上最受歡迎的動(dòng)態(tài)編程語言之一。從TIOBE排行榜中便可見一般了。

       隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作者變得越來越受各個(gè)大小公司的青睞，我們知道有著許多的編程語言可以做數(shù)據(jù)分析，諸如：R、Matlab、Python等等，對(duì)于想從事數(shù)據(jù)分析的初學(xué)者們應(yīng)該如何選擇一門合適的編程語言呢？小編在這建議大家使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。究其原因，主要有以下幾點(diǎn)：

       1、Python的語法簡單，代碼可讀性高，易于上手，有利于初學(xué)者學(xué)習(xí)； 當(dāng)我們處理數(shù)據(jù)時(shí)，我們希望使數(shù)據(jù)數(shù)字化并將其轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以操作的數(shù)字形式。 我們可以直接使用一個(gè)行列表推導(dǎo)來完成，這非常簡單。

       2、Python在數(shù)據(jù)分析和交互，探索性計(jì)算和數(shù)據(jù)可視化方面擁有非常成熟的庫和活躍的社區(qū)，這使Python成為數(shù)據(jù)任務(wù)處理的重要解決方案。 在數(shù)據(jù)處理和分析方面，Python具有numpy，pandas，Matplotlib，scikit-learn，IPython和其他出色的庫和工具，尤其是pandas在數(shù)據(jù)處理方面具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。

       3、Python具有很強(qiáng)的通用編程能力，這與別的編程語言不同。 Python不僅在數(shù)據(jù)分析方面功能強(qiáng)大，而且在爬蟲，Web，運(yùn)維甚至游戲等領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。 公司只需一項(xiàng)技術(shù)即可完成所有服務(wù)，這有利于業(yè)務(wù)整合并可以提高工作效率。

       4、Python是人工智能的首選編程語言。 在人工智能時(shí)代，Python已成為最受歡迎的編程語言。 得益于Python語法簡潔，豐富的庫和社區(qū)，大多數(shù)深度學(xué)習(xí)框架都優(yōu)先支持Python語言。

       以上就是小編給大家介紹使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的原因，相信在今后會(huì)有更多的人和公司選擇Python、使用Python。