Python是近年來火的編程語言之一，在數據分析領域，Python語言的運行效率是Excel望塵莫及的，圖表的交互性和工作可復用性也非Excel可比擬。

　　那么Python和其他數據分析工具有什么不同?讓我們來看看在數據分析中使用Python的優勢。除了簡單、高效和易于使用的語言之外，Python還具有許多工具所沒有的強大性。

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　   Python自身的優勢

　　Python易于學習和閱讀。一段好的代碼讀起來就像一篇外語文章。它可以讓你只關心要完成什么任務，而不是關注Python語法。

　　此外，它還有許多的數據分析庫。目前，有超過125000個第三方Python庫。

　　對于以數據為中心的庫，如熊貓、NumPy和matplotlib，任何知道Python語法規則的人都可以操作和部署它們。重要的是它是免費的和開源的!

　　Python和其他數據分析工具的比較

　　1、在處理大量數據時，Python的效率高于Excel;可以更容易地實現自動分析;建立復雜的機器學習模型相對容易。

　　2、相比spss，它是個統計軟件，只適合在科學研究領域做實驗數據的分析，并不適合做偏向實際應用場景的數據的分析;而Python能夠處理復雜的數據邏輯，因此在這些場景的使用更有優勢。

　　3、與R語言相比，Python的機器學習庫只有一個sklearn，所有的機器學習方法都集中在這個庫中。R語言的機器學習方法非常分散，上手還是需要長期的學習。此外，使用Python的人數正在增加。

　　可見，Python在機器學習、網絡爬蟲和大數據分析方面更方便。

　　目前，數據科學中的許多應用程序都可以使用Python輕松實現。包括數據收集、清理、分類、可視化、機器學習、人工智能、開發、操作和維護等。所以只有一個Python可以完成整個服務。

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