為什么選擇Python做數(shù)據(jù)分析?

近年來，數(shù)據(jù)分析正在改變我們的工作方式，數(shù)據(jù)分析的相關(guān)工作也越來越受到人們的青睞。很多編程語言都可以做數(shù)據(jù)分析，比如Python、B、Matlab等，Python憑借著自身無可比擬的優(yōu)勢，被廣泛地應(yīng)用到數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中，并逐漸衍生為主流語言。選擇Python做數(shù)據(jù)分析，主要考慮的是Python具有以下優(yōu)勢：

1.語法簡單精練，適合初學(xué)者入門

比起其他編程語言，Python的語法非常簡單，代碼的可讀性很高，非常有利于初學(xué)者的學(xué)習(xí)。例如，在處理數(shù)據(jù)的時候，如果希望將用戶性別數(shù)據(jù)數(shù)值化，也就是變成計(jì)算機(jī)可以運(yùn)算的數(shù)字形式，這時便可以直接用一行列表推導(dǎo)式完成，十分簡潔。

2.擁有一個巨大且活躍的科學(xué)計(jì)算社區(qū)

Python在數(shù)據(jù)分析、探索性計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化等方面都有非常成熟的庫和活躍的社區(qū)，這使得Python成為數(shù)據(jù)處理的重要解決方案。在科學(xué)計(jì)算方面，Python擁有Numpy、Pandas、Matplotlib、Seikit-learm、IPython等一系列非常優(yōu)秀的庫和工具，特別是Pandas在處理中型數(shù)據(jù)方面可以說有著無與倫比的優(yōu)勢，并逐漸成為各行業(yè)數(shù)據(jù)處理任務(wù)的首選庫。

3.擁有強(qiáng)大的通用編程能力

Python的強(qiáng)大不僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析方面，而且在網(wǎng)絡(luò)爬蟲、Web等領(lǐng)域也有著廣泛的應(yīng)用，對于公司來說，只需要使用一種開發(fā)語言就可以使完成全部業(yè)務(wù)成為可能。例如，我們可以使用爬蟲椎架Serapy收集數(shù)據(jù)，然后交給Pandas庫做數(shù)據(jù)處理，最后使用Web框架Django給用戶做展示，這一系列的任務(wù)可以全部用Python完成，大大地提高了公司的技術(shù)效率。

4.人工智能時代的通用語言

在人工智能領(lǐng)域中，Python已經(jīng)成為了最受歡迎的編程語言，這主要得益于其語法簡潔、具有豐富的庫和社區(qū)，使得大部分深度學(xué)習(xí)框架都優(yōu)先支持Python語言編程。比如當(dāng)今最火熱的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow，它雖然是使用C++語言編寫的，但是對Python語言支持最好。

5.方便對接其他語言

Python作為一門膠水語言，能夠以多種方式與其他語言(比如C或Java語言)的組件“黏連”在一起，可以輕松地操作其他語言編寫的庫，這就意味著用戶可以根據(jù)需要給Python程序添加功能，或者在其他環(huán)境系統(tǒng)中使用Python語言。