作為一個Python多年的老用户，對於Python的瞭解程度還是很深刻滴！在日常工作當中，Python的起着舉足輕重的作用，無論是 數據清理、數據分析、統計建模均離不開Python。Python的受歡迎程度 以及 在各行各業的重要程度，相信小夥伴們都可以感受得到，Python為什麼會在數據分析行業這麼受歡迎吶？

主要原因分為以下五個方面，我將從這五方面來回答題主的問題，希望可以為小夥伴們答疑解惑哦~~

第一，免費且開源；

第二，簡單易上手；

第三，多類標準庫；

第四，對比有優勢；

第五，應用範圍廣；

1 免費且開源

Python用户可以去官方網站免費下載和使用，下載和使用Python的整個過程均是免費的哦！！其他的數據分析軟件 例如 Sas Spss Stata等均是付費的，而且一般按年支付，整體評估下來 Python還是最划算的。

Python是一種開源性的編程語言，這有利於Python在數據分析行業中廣泛應用。Python中豐富的代碼庫，有效提升了開發者的效率；基於龐大的、豐富的開源社區資源，用户可以找到想要的資源，或者和其他用户之間進行交流和探討，同時也可以將自己的開源項目或者代碼進行分享哦，這種開源的環境使得Python備受歡迎，用户激增~~

2 簡單易上手

Python易學易用易讀，簡單易上手，這點對於新手非常的友好吶！很多功能用Python幾行代碼就可以實現了，但是其他編程語言可能需要幾十行或者上百行。

Python的語法規律性很強，語法簡單容易學上手快，代碼具有可讀性強的特點！在數據分析過程中，對於新入行的小夥伴們很多都會選擇Python，上手起來很快，有利於提升數據分析效率。與其他語言比較而言Python的使用門檻很低哦~~

Python容易協作使用户用起來‘更簡單’！Python被俗稱為膠水語言，可以將其他編程語言的各個模塊進行聯合，實現協作運作。

3 多類標準庫

Python擁有大量的標準庫，這些庫提供了豐富的數據分析和數據處理的工具，可以用於數學計算、數據分析、數據清理、統計建模、數據可視化、深度學習、機器學習等等，有效地降低了數據分析的難度減少程序開發時間；極大的提升數據分析效率，幫助數據分析師更高效的處理數據、構建模型、分析數據！

Pandas： Pandas是Python中的數據分析和數據處理庫，用於數據清理、數據分析、數據統計、數據可視化，非常方便非常實用！

Numpy： Numpy是Python中用於多維數組計算、矩陣計算、數值計算、向量計算等的庫，是一個強大的科學計算庫，數據分析師日常工作中用到的 機器學習和深度學習 相關內容，大多數都是基於Numpy庫。

Seaborn： Seaborn是一個可視化庫，包含很多高級獨特的繪圖函數，基於Matplotlib的統計數據，可以快速創建出各種各樣的漂亮統計圖形！

TensorFlow： TensorFlow主要用於深度學習，包含支持向量機、隨機森林、邏輯迴歸、神經網絡等機器學習/深度學習的相關內容和學習工具。

Scipy： Scipy主要用來進行數學和工程計算，其功能就像數學界的Matlab，包含各種數學和統計常用的分佈/算法，各種函數公式計算應有盡有。

Scikit-Learn：是專門用於機器學習的庫，想要學習機器學習的話用這個庫就夠了，裏面的機器學習模型、機器學習算法、機器學習工具可以直接套用，在進行數據挖掘、數據建模和模型評估過程中，使用非常簡單和方便，具有很高的易用性。

Matplotlib：主要用於繪製可視化圖表，功能強大，可視化效果極好，種類繁多 例如 面積圖、條形圖、折線圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等等。

PyTorch： 是一個深度學習庫，囊括了靈活和高效的神經網絡構建和訓練工具，在深度學習研究和應用當中非常廣泛，可以有效的幫助數據分析師更好地實現深度學習等內容。

4 對比有優勢

從資訊指數來看，Python是很受歡迎滴！！為什麼很多小夥伴們都會選擇Python吶？相較於其他軟件，也是很有優勢的哦~~

Python VS Excel。 Python處理Excel表格，可以通過調用模塊，從而對數據進行數據分析，同時通過程序實現自動化更新，有效減少重複性內容，提升工作效率，同時也可以將處理的數據和結果生成報表。相較與Excel，Python能夠處理更大的數據集；能夠實現自動化；能夠減少工作時間提升工作效率。

Python VS Sas/Spss。Sas/Spss這類數據統計和數據分析軟件，比較適合科學領域進行實驗分析，並不偏向於實際應用，同時還需要付費才能使用；而Python適合與各種應用場景，可以有效處理複雜的數據，而且還是免費的開源軟件，擁有更多的社區支持和開發者人羣。

Python VS R。 R語言中的機器學習方法非常的分散，以至於初學者很難掌握，學起來會比較艱難；Python中機器學習的庫就是sklearn ，機器學習方法和工具基本都集中在這一個庫中，學起來邏輯清晰易上手。從運行速度來看，python與R相比速度要快很多；而且對於較大的原始數據Python是可以直接處理和分析的，但是R不行需要將數據進行切割然後在進行處理否則程序跑起來會很慢。

5 應用範圍廣

在2022年，國外網站DevJobsScanner統計分析了七百多萬個開發者的工作需求，結果分析出了目前需求量最大的八種編程語言，其中Python就是在第二位； GitHub在其報告中提出Python是越來越受歡迎，雖然JavaScript是近年來最流行的編程語言，但是Python卻是近5年來增長最快的編程語言；根據TIOBE編程社區排行榜，Python依舊是位居前列滴！

Python的應用非常的廣泛，Python可以用於 人工智能、數據分析、語言識別、 編程爬蟲、Web應用開發、機器學習、深度學習、自動化運維、科學計算、統計建模等，在大數據的時代背景下 大部分的企業 都在使用Python，來完成工作內容！作為一個多年Python用户，在我的日常工作中用的最多的就是爬蟲了 其中 爬蟲在各行各業也是應用頗多！各大招聘網站上，與Python相關的職位也是數不勝數，各行各業都是需要Python作為其主要依靠的編程語言！