Python用做数据分析怎么样？(利用python进行数据分析怎么样)

数据分析是学习Python的主要就业方向之一，随着大数据分析、数据挖掘等数据相关领域的持续火热， 用Python做数据分析的工作相信也越来越多，这也是促使Python语言本身再次火热的原因之一。

让我们从下面几个方面来看看为什么Python适合做数据分析：

1， 语言特性

Python是一门开源的、功能强大的动态编程语言， 对于动态语言来说， 往往提供开发友好的编程方式。 Python有强大的社区支持、有成千上万的成熟库和框架的支持。这使得使用Python做开发非常便捷。

2， 由于数据分析的库和框架的支持

正是由于Python语言的流行性，在细分的各种工作领域中的库的层出不穷，在数据分析领域尤为如此。 不仅仅是性能良好的基础的Numpy库, Scipy库, 还有支持统计分析的Pandas库， 支持机器学习的Scikit-Learn库以及支持数据可视化的matplotlib以及seaborn等等。每种库和框架都足够成熟适合现实生活中的数据分析工作要求。

另外，对于大数据领域中的流行框架如Spark, Tensorflow, PyTorch等, Python也是官方支持的主要接口语言。

3， 工具的支持

各种Python的IDE如PyCharm, Jupyter也对Python进行了良好的支持，使得数据分析的效率进一步提升。

4， 用Python作数据分析的资料丰富

用Python作数据分析、数据统计这几年在国内才慢慢兴起，其实在国外很早就开始了，因此这方面的书籍、Blog等资料也非常丰富。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。