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            用Python做數據分析的好處

            更新時間:2022年08月19日14時21分 來源:傳智教育 瀏覽次數:

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              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

              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,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勢,并逐漸成為各行業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語言就可以使完成全部業務成為可能。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,使得大部分深度學習框架都優先支持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,或者在其他環境系統中使用Python語言。

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