Python被称作“数据分析之王”的原因

对于数据分析人员来说，为什么要学习Python已经是老生常谈了，但是鉴于很多小伙伴还是不太清楚，那我们今天再来好好讲一讲~

为什么Python是数据分析之王

Python已经成为应用机器学习中的黄金标准。当前，对于了解Python的数据分析师和机器学习工程师而言，职位空缺要多于所有其他语言的总和。此时的逻辑问题可能是，为什么在应用机器学习中如此频繁地使用Python？尽管有很多原因使它在这个领域无处不在，但通常有三个原因是最重要的。

Python广泛采用的主要原因之一是它的简单性。尽管这不是一个硬性规定，但进入编程语言的障碍越少，通常会被更多地使用。

Python很简单，Python可能是目前最简易的语言。这意味着几乎任何人都可以学习。开发人员不必担心代码本身，可以将更多的精力和精力放在寻找解决方案上。

库之所以成为Python受欢迎的第二个原因，可能也是出自第一个原因。Python中的库是一组预捆绑的代码，我们可以将其导入相关环境中以扩展语言的功能。

关于应用机器学习的几乎每个方面都有库。例如，Pandas是用于处理数据的库，SciKit-Learn是用于构建传统模型的通用库，SciKit-learn还拥有在整个机器学习管道中使用的许多工具，其中有用于可视化的matplotlib和用于构建深度学习模型的Keras，还有许多满足特定需求的库，例如用于自然语言处理的NTLK和一个用于Web抓取的名为BeautifulSoup的库。

Python流行的第三个原因是Jupyter Notebook的使用。Jupyter Notebook是使用Python编写代码的强大工具。Jupyter Notebook是基于Web的界面，可用于快速原型开发和共享与数据相关的项目。无需编写和重新编写整个程序，而是可以编写代码行并一次或小批量运行它们，这使编码更易于调试和理解。

Jupyter Notebook的成功取决于一种称为文学编程的编程形式。文字编程是由斯坦福大学计算机科学家Donald Knuth创建的一种软件开发风格。这种类型的编程强调散文优先的方法，即在对人类友好的文本中插入代码块。它擅长于示范，研究和教学目标，尤其是在数据分析方面。

综上所述，简单性、可读性、库和集成开发环境使Python成为数据分析领域最常用的语言之一。