近年来，数据分析正在改变我们的工作方式，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、B、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。那Python做数据分析有哪些优点？
Python做数据分析有哪些优点？选择Python做数据分析，主要考虑的是Python具有以下优势：
1.语法简单精练，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，如果希望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、Seikit-learm、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，对于公司来说，只需要使用一种开发语言就可以使完成全部业务成为可能。例如，我们可以使用爬虫椎架Serapy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，大大地提高了公司的技术效率。
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持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语言支持最好。
5.方便对接其他语言
以上就是关于Python做数据分析有哪些优点的相关介绍了，Python语言的“ 工具库丰富 ”Python工具库可谓应有尽有，也为Python用途广泛打下了优秀的基础。如今各行各业都需要数据分析能力，各行各业都需要Python，且Python的语法非常接近英语， 对小白学习者非常友好，阅读Python代码就像在阅读文章 。
Python在做机器学习、网络爬虫、大数据分析时更加的得心应手。目前很多数据科学方面的应用都可以轻松使用Python实现。包括数据搜集，清洗，整理，可视化，机器学习，人工智能，开发，运维等。
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