为什么选择Python做数据分析?

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。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

Python作为一门胶水语言，能够以多种方式与其他语言(比如C或Java语言)的组件“黏连”在一起，可以轻松地操作其他语言编写的库，这就意味着用户可以根据需要给Python程序添加功能，或者在其他环境系统中使用Python语言。