1、Python语法简洁清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言；具有丰富而强大的库，能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地连结在一起；强制用空白符作为语句缩进；虽然java和python都可以运用于linux即源码操作系统，但很多源码支持原生python；python不需要指针。
2、Python不仅是一种面向对象的编程语言，还因其简单易学、开源和脚本语言的特性，成为数据科学和大数据技术领域从业者学习的理想选择。从语言适用性、学习难易度以及企业主的需求等多个角度来看，学习Python都是一种不错的选择。
3、Python编程语言由于自身具有的“清晰”、“简略”等特点而受到众多使用Python编程语言的IT从业者喜爱。而且，对于初学者来说，比起其他编程语言，Python 更容易上手。加上很多企业都使用Python编程语言，促进了Python程序员的市场需求量增加 首先，我们普及一下编程语言的基础知识。
4、Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。
如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。其实现如今，Python是一个面向世界的编程语言，Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。
为什么用Python做数据分析：首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。
通过Python，数据分析师可以轻松处理和分析大量的数据，进行数据清洗、预处理、可视化和建模等任务，从而为企业决策和业务发展提供有力支持。无论是初学者还是专业人士，掌握Python都将为个人职业发展带来巨大的优势和机会。
可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言 不用说，它也有一些缺点：它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了程序员的时间（由于易于学习），它仍然是一个不错的选择。Python7和4 这是Python中受争议的话题之一。
Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，供给了高效地操作大型数据集所需的东西。pandas供给了大量能使咱们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强壮而高效的数据剖析环境的重要因素之一。
Python数据分析中的微积分基础主要包括以下几个方面：方程求解：使用SymPy库的solve函数，可以求解一元二次方程等代数方程的解。集合运算：SymPy库支持集合之间的交、并、差、补等运算，为数据分析提供集合理论基础。
交叉分析：结合多个维度进行分析，发现数据间的关联，如气泡图展示的多变量关系。图表展示的重要性：使用图表直观解读数据，提高数据可读性和理解度。实战案例分析：以天猫订单数据为例，深入分析下单日期、地区等因素对订单的影响，提出优化策略。
无论是自学还是怎么的，记住自己学习Python的目标——从事数据科学，而非Python软件开发。所以，Python入门的方向，应该是掌握Python所有的相关概念、基础知识，为后续Python库的学习打基础。需要掌握的数据分析基本库有 NumpyNumpy是Python科学计算的基础包。
Python是一种广泛应用于数据计算及数据分析的专业课程。对于学习这一专业的学生而言，Python是他们不可或缺的工具之一，主要用于数据分析和大数据处理。除了掌握基础的数学知识，如高等数学外，学生还需要深入学习一些与数据处理相关的课程，例如机器语言、数据挖掘和数据分析等。
人工智能和机器学习领域的专业，Python因其丰富的机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow等，成为了该领域的首选编程语言。计算机科学和软件工程专业的学生，Python被用来教授编程基础，以及软件开发的各个方面，如算法设计和数据结构等。
学习Python的专业并不是特定的专业名称，而是指在各个专业领域中运用Python编程语言进行学习、研究和实践的专业。Python作为一种通用的高级编程语言，被广泛应用于多个领域，包括但不限于以下几个主要方向：在计算机科学与软件工程领域，Python被用于开发软件、构建网站、进行数据分析和人工智能等方面。
1、现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。数据分析流程 一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。
2、检查数据表 Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。
3、如果你以前曾经使用过C++或者Java，那么对你来说，Python应该很简单。数据分析可以使用Python实现，有足够的Python库来支持数据分析。 Pandas是一个很好的数据分析工具，因为它的工具和结构很容易被用户掌握。对于大数据来说它无疑是一个最合适的选择。
4、在使用large函数时，了解其时间复杂度是很重要的。通过分析算法复杂度，我们可以更好地评估代码的性能。large函数的时间复杂度为O（nlogn），其中n为数据集的大小。1large函数的空间复杂度分析 除了时间复杂度，large函数的空间复杂度也值得我们关注。
5、用Python进行数据分析之前，你需要从Continuum.io下载Anaconda。这个包有着在Python中研究数据科学时你可能需要的一切东西。它的缺点是下载和更新都是以一个单元进行的，所以更新单个库很耗时。但这很值得，毕竟它给了你所需的所有工具，所以你不需要纠结。
6、Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。数据处理与清洗：数据分析的第一步是数据处理与清洗，因此需要学习如何使用Python中的相关库（如Pandas）对数据进行加载、处理和清洗。