Python做資料分析有哪些優勢？原因竟是它！

　　Python的應用領域有很多，包含人工智慧、網路爬蟲、遊戲開發、運維、自動化測試、資料分析等。其中資料分析大家都比較熟悉，也是當下比較流行的工作崗位之一，而且有很多程式語言都適用於資料分析領域，那麼Python做資料分析有哪些優勢呢?我們來看看吧。

　　現在很多程式語言都可以做資料分析，比如說Python、R、Matlab等，而Python憑藉自身無可比擬的優勢，被廣泛地應用於資料科學領域，並逐漸衍生成主流語言。之所以選擇Python做資料分析，是因為Python有以下優勢：

　　Python語法簡單清晰，適合初學者入門

　　比起其他程式語言，Python語法非常簡單，程式碼可讀性很高，非常有利於初學者學習。比如在處理資料的時候，希望將使用者性別資料數值化，這時便可以直接用一行列表推導式完成，十分簡潔。

　　擁有一個巨大且活躍的科學計算社群

　　Python在資料分析、探索性計算、資料視覺化等方面都有非常成熟的庫和活躍的社群，這使得Python成為資料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。

　　擁有強大的通用程式設計能力

　　Python的強大不僅體現在資料分析方面，在網路爬蟲、web等領域也有廣泛的應用。對於公司來說，只需要使用一種開發語言就可以完成全部業務成為可能。

　　人工智慧時代的通用語言

　　在人工智慧領域中，Python已經成為了最受歡迎的程式語言，主要得益於其語法簡潔、具有豐富的庫和社群，使得大部分深度學習框架都優先支援Python語言程式設計，比如當今最火熱的深度學習框架tensorflow，雖然是使用C++語言編寫的，但是對Python語言支援最好。

　　方便對接其他程式語言

　　Python作為一門膠水語言，能夠以多種方式與其他語言的元件粘連載一起，可以輕鬆地操作其他語言編寫的庫，這意味著使用者可以根據需要給Python程式新增功能，或者在其他環境系統中使用Python語言。