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　　为什么用Python做数据分析

　　优点一：简单易学

　　Python的语法清晰、易读性强。C#，Ruby，Java等编程语言相比Python而言，都很难掌握，尤其是对于新手来说。

　　Python没有那么多的语法规则。同样要完成一个任务，用C语言要写1000行，用Java要写100行，而用Python，可能20行就够了。因此，很多初学者会选择Python作为入门级编程。

　　优点二：可以0元获取

　　Python是一种开源的编程语言，我们可以直接在python上0元下载。它拥有大量的库，并且它所有的库都是0元提供的。

　　优点三：灵活性超强

　　Python是进行数据处理时较好用的工具，因为它的灵活性超强。因此，它可以在短时间内构建数据模型、将数据集系统化、创建基于ML的算法以及挖掘应用数据。这样的优势也让Python成为数据科学行业较理想的编程语言之一。

　　优点四：可扩展性高

　　与R，Go和Rust等其他语言相比，Python更快，更可扩展。因此，Python可以很好地解决各种领域的问题，包括数据分析领域。这就是许多公司青睐于使用Python的原因。

　　优点五：学习资料多

　　尽管Python的学习相对而言比较容易，我们还是免不了在学习过程中，会遇到一些困难。但是，Python拥有大量的库，其中包含大量的帮助和支持材料。同时，它的库在不断地增长，可以为我们提供更多的解决方案。

　　Python的用户量相当大。很多程序员会在CSDN这一类平台分享自己python的学习成果。因此，当我们在网上查找相关代码时，能够搜索到大量的学习数据。通过网络，我们还可以向更有经验的程序员寻求帮助。

　　优点六：拥有图形和可视化工具

　　众所周知，视觉信息更容易让人理解、操作和记忆。Python恰好有一组可用的可视化选项工具。通过创建各种图表、图形以及可用于Web的交互式绘图，数据分析员能够更好地访问和使用数据。

　　优点七：提供扩展的分析工具包

　　当数据完成收集后，我们就需要处理数据。运用Python处理数据较适合不过。Python的内置数据分析工具，非常适合用于复杂数据的处理以及自助服务的分析。

　　数十家数据挖掘公司，都会使用Python来减少数据量。同时，Python还具有轻松渗透和关联大量信息的功能，可以让数据分析师更容易得从数据中获取关键信息。

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