Python做数据分析有哪些优势？原因竟是它！

　　Python的应用领域有很多，包含人工智能、网络爬虫、游戏开发、运维、自动化测试、数据分析等。其中数据分析大家都比较熟悉，也是当下比较流行的工作岗位之一，而且有很多编程语言都适用于数据分析领域，那么Python做数据分析有哪些优势呢?我们来看看吧。

　　现在很多编程语言都可以做数据分析，比如说Python、R、Matlab等，而Python凭借自身无可比拟的优势，被广泛地应用于数据科学领域，并逐渐衍生成主流语言。之所以选择Python做数据分析，是因为Python有以下优势：

　　Python语法简单清晰，适合初学者入门

　　比起其他编程语言，Python语法非常简单，代码可读性很高，非常有利于初学者学习。比如在处理数据的时候，希望将用户性别数据数值化，这时便可以直接用一行列表推导式完成，十分简洁。

　　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、Scikit-learn、IPython等一系列非常优秀的库和工具。

　　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，在网络爬虫、web等领域也有广泛的应用。对于公司来说，只需要使用一种开发语言就可以完成全部业务成为可能。

　　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，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，虽然是使用C++语言编写的，但是对Python语言支持最好。

　　方便对接其他编程语言

　　Python作为一门胶水语言，能够以多种方式与其他语言的组件粘连载一起，可以轻松地操作其他语言编写的库，这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。