Python应用数据科学的优势

1、很容易学习。

简而言之，你必须减少编码才能在 Python 中完成工作，这意味着你将了解更多有关核心功能的信息，而不是整天专注于语法。现在，在其他语言中可能需要 10-12 行代码，Python 可以帮助你用 4-5 行代码完成同样的任务。因此，你有更多时间玩耍和尝试学习，而不是为代码而苦苦挣扎。

2、简单易懂，Python的学习曲线很短。

该语言也对初学者友好，提供无与伦比的可读性和简单性。现在使用其他语言，你可能需要阅读文档来编写复杂的方面的代码，但是使用 Python，你更像是可以选择自己进行试验、理解和纠正。

3. 自带预装函数和库。在数据科学领域工作时，通常使用数学和统计程序来分析和可视化数据。

每次都从头开始编写这些函数是一个非常复杂且耗时的过程。这就是 Python 派上用场的地方——它有大量专为数据科学预装的函数和库。

4、是一个可靠的社区。

由于 Python 如此流行并且还是一种开源语言，因此你可以依赖最受支持的开放社区之一。每当你遇到问题，遇到某个库或模块的问题时，你总是可以联系社区寻求帮助或指导。

5、灵活。

最后但同样重要的是，Python 非常灵活。即使之前没有尝试过特定过程或功能的专业人士也更喜欢 Python 而不是其他语言来尝试和试验相同的东西。

本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。