对于许多人（包括小编自己）来说，很容易就沉沦在Python的石榴裙下。Python自1991年诞生以来，已然成为了这个星球上最受欢迎的动态编程语言之一。从TIOBE排行榜中便可见一般了。

       随着大数据时代的到来，数据分析相关工作者变得越来越受各个大小公司的青睐，我们知道有着许多的编程语言可以做数据分析，诸如：R、Matlab、Python等等，对于想从事数据分析的初学者们应该如何选择一门合适的编程语言呢？小编在这建议大家使用Python进行数据分析。究其原因，主要有以下几点：

       1、Python的语法简单，代码可读性高，易于上手，有利于初学者学习； 当我们处理数据时，我们希望使数据数字化并将其转换为计算机可以操作的数字形式。 我们可以直接使用一个行列表推导来完成，这非常简单。

       2、Python在数据分析和交互，探索性计算和数据可视化方面拥有非常成熟的库和活跃的社区，这使Python成为数据任务处理的重要解决方案。 在数据处理和分析方面，Python具有numpy，pandas，Matplotlib，scikit-learn，IPython和其他出色的库和工具，尤其是pandas在数据处理方面具有绝对优势。

       3、Python具有很强的通用编程能力，这与别的编程语言不同。 Python不仅在数据分析方面功能强大，而且在爬虫，Web，运维甚至游戏等领域也发挥着非常重要的作用。 公司只需一项技术即可完成所有服务，这有利于业务整合并可以提高工作效率。

       4、Python是人工智能的首选编程语言。 在人工智能时代，Python已成为最受欢迎的编程语言。 得益于Python语法简洁，丰富的库和社区，大多数深度学习框架都优先支持Python语言。

       以上就是小编给大家介绍使用Python进行数据分析的原因，相信在今后会有更多的人和公司选择Python、使用Python。

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二、Python必备开发工具

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四、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

五、Python练习题

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