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這篇文章主要介紹了選python進行數據分析的原因有哪些，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
在眾多解釋性語言中，Python最大的特點就是擁有一個巨大而活躍的科學計算社區，進入21世紀以來，在行業應用和學術研究中采用python進行科學計算的勢頭越來越猛。
如果你想用別人做好的成熟的輪子，那 python 是不二之選。因為 python 輪子多而且全，比如 numpy，scipy，scikit learn，gensim 等等都是成熟的輪子。 這些庫使得Python成為數據處理任務的一大替代方案，也是與其他開源和商業領域特定編程語言工具（如R MATLAB SAS Stata等）不一樣的特點。 結合其在通用編程方面的強大實力，我們完全可以使用Python著一種語言去構建以數據為中心的應用程序。
作為一個科學計算平臺，python的成功部分源于其能夠輕松地集成C C++以及Fortran代碼。大部分現代計算環境都利用了一些Fortran和C庫來實現線性代數，優化，積分，快速傅里葉等等算法。numpy庫也是，他們之間的協作是快速便捷的。
當然他也有一些缺點，由于Python是一種解釋性語言，大部分Python代碼都要逼用Java C++這種編譯型語言慢得多。
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“選python進行數據分析的原因有哪些”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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