Python数据分析的理由(为什么选择Python做数据分析)

呵呵哒2022-04-11 16:39

对于数据分析师从业者而言,经常需要从事:数据库操作、报告撰写、数据可视化、数据挖掘的工作。

Python数据分析的理由(为什么选择Python做数据分析)

1)Python强大的第三方库

Python语言拥有简洁易读的特性,它是个生态完善且开源软件包很多的高级动态编程语言。在数据分析过程中,可以通过调用不同的包来完成相应的工作,比如上述介绍的Numpy、SciPy和Matplotlib以及pandas,这些模块分别承担着数据分析工作不同的任务。就拿Numpy来说吧,Numpy(Numerical Python)的简称,是Python科学计算的基础包。功能主要如下:

快速高效的多维数组对象ndarray。

线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成。

用于将C、C++、Fortran(公式翻译语言)代码集成到Python的工具。

用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。

Numpy除了为Python提供快速的数组处理能力,它的另外一个主要作用是作为在算法之间传递数据的容器。对于数值型数据,NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多,在后续章节中我们对Numpy进行详细介绍。

2)分析过程可控复用性强

当我们使用Python做数据分析时,可以将分析的过程保存下来,从而实现对分析过程的追溯,最后当一个数据分析的任务完成后,我们可以代码以脚本的形式保存下来,以实现后续复用的目的,从而提升你的工作效率。

3)Python语言功能完善

Python不仅在数据分析方面有很突出的表现能力,还在网络爬虫、Web站点开发、游戏开发、自动化运维等众多领域都有很广泛的应用。这对于软件公司来说无疑是一件锦上添花的事情,让使用一种语言完成全部服务成为可能。

我们可以用Python的爬虫框架Scrapy来爬取数据,然后交给pandas做数据清洗处理,最后使用Python的Django框架搭建Web站点将结果展示出来,你会发现在这一过程中,我们仅靠Python语言的框架实现了全部需求。所有的开发人员使用同一种编程工具将会给企业带来非常显著的效益。

4)Python作为胶水语言

Python是一种“胶水语言”,顾名思义就是“粘合”的意思,Python在设计初期就面向科研人员,以降低编程难度,提高编程效率为目的。Python之所以在科学计算领域能够功成名就,这和它能够轻松地集成C、C++以及Fortran代码有不可分割原因。大部分现代计算环境都利用了Fortran和C库来实现线性代数、积分、傅里叶变换等诸多算法。

5)Python与AI紧密相连

你可能感觉人工智能是很神秘的事物,其实它离一个数据分析师并不遥远。现在大部分深度学习框架都优先选择支持Python语言,比如当下火热的谷歌深度学习框架Tensorflow,它虽然是C++编写的,但对Python语言支持是最好。

Tensorflow的数据类型与numpy的数据类型是等价的,这是因为Tensorflow在设计的时候就是参考了numpy的数据类型,目的就是使其成为Python科学计算系列库的重要部分。所以使用Python做数据分析,对于和AI人工智能接轨有很好的帮助。这无疑将拓宽你的视野与道路,增加自身的软实力。

以上就是小编为大家整理发布的“Python数据分析的理由(为什么选择Python做数据分析)”一文,更多相关内容尽在开课吧广场-数据分析频道。

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