用Python做數據分析的好處

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

　　1.語法簡單精煉，適合初學者入門

　　比起其他編程語言，Python的語法非常簡單，非常有利于初學者的學習。例如，在處理數據的時候，如果希望將用戶性別數據數值化，也就是變成計算機可以運算的數字形式，這時便可以直接用一行列表推導式完成，十分簡潔。

　　2.擁有一個巨大且活躍的科學計算社區(qū)

　　Python在數據分析、探索性計算、數據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成為數據處理的重要解決方案。在科學計算方面，Python擁有Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、IPython等一系列非常優(yōu)秀的庫和工具，特別是Pandas在處理中型數據方面可以說有著無與倫比的優(yōu)勢，并逐漸成為各行業(yè)數據處理任務的首選庫。

　　3.擁有強大的通用編程能力

　　Python的強大不僅體現在數據分析方面，而且在網絡爬蟲、Web等領域也有著廣泛的應用，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)務成為可能。例如，我們可以使用爬蟲框架Scrapy收集數據，然后交給Pandas庫做數據處理，最后使用Web框架Django給用戶做展示，這一系列的任務可以全部用Python完成，大大提高了公司的技術效率。

　　4.人工智能時代的通用語言

　　在人工智能領域中，Python已經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)，使得大部分深度學習框架都優(yōu)先支持Python語言編程。比如當今最火熱的深度學習框架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。