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Python做数据分析有哪些优势?

更新时间:2020年11月27日18时17分 来源:传智播客 浏览次数:

Python数据分析


近年来,数据分析正在改变大家的工作方式,数据分析的相关工作也越来越受到人们的青睐。很多编程语言都可以做数据分析,比如Python、R、Matlab等,Python凭借着自身无可比拟的优势,被广泛地应用到数据科学领域中,并逐渐衍生为主流语言。选择Python做数据分析,主要考虑的是Python具有以下优势:获取【Python视频教程+笔记+源码】加播妞1605146928606_课程资料.jpg:2217622915。

(1)语法简单精炼,适合初学者入门

比起其他编程语言,Python的语法非常简单,代码的可读性很高,非常有利于初学者的学习。例如,在处理数据的时候,如果希翼将用户性别数据数值化,也就是变成计算机可以运算的数字形式,这时便可以直接用一行列表推导式完成,十分简洁。

(2)拥有一个巨大且活跃的科学计算社区

Python在数据分析、探索性计算、数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区,这使得Python成为数据处理的重要解决方案。在科学计算方面,Python拥有Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、IPython等一系列非常优秀的库和工具,特别是Pandas在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势,并逐渐成为各行业数据处理任务的首选库。

(3)拥有强大的通用编程能力

Python的强大不仅体现在数据分析方面,而且在网络爬虫、Web等领域也有着广泛的应用,对于企业来说,只需要使用一种开发语言就可以完成全部业务成为可能。例如,大家可以使用Python的Scrapy爬虫框架收集数据,然后交给Pandas库做数据处理,最后使用Web框架Django给用户做展示,这一系列的任务可以全部用Python完成,大大地提高了企业的技术效率。

(4)人工智能时代的通用语言

在人工智能领域中,Python已经成为了最受欢迎的编程语言,这主要得益于其语法简洁、具有丰富的库和社区,使得大部分深度学习框架都优先支撑Python语言编程。比如当今最火热的深度学习框架tensorflow,它虽然是使用C++语言编写的,但是对Python语言支撑最好。

(5)方便对接其它语言

Python作为一门胶水语言,能够以多种方式与其它语言(比如C或Java语言)的组件“粘连”在一起,可以轻松地操作其它语言编写的库,这就意味着用户可以根据需要给Python程序添加功能,或者在其它环境系统中使用Python语言。


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