最近在看It的课程，不理解为什么数据分析要用Python？

Question

如题所述

Answer 1

数据分析，Java和Python都可以，那为什么这么多人用Python，我们来分析分析
Java和python的区别到底在哪里？
Java是一门面向对象的编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。

Java语言作为静态的面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象的理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。Java语言具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点 。主要发展方向有web开发、大数据开发、安卓开发、服务器开发等。

Python是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言, Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言，能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在一起。
Python可以做日常任务，比如自动备份MP3；可以做网站，很多著名的国外网站YouTube就是Python写的；可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的。主要发展方向有数据分析、人工智能、web开发、测试、运维、web安全、游戏制作等。
大数据为什么选择python?

Python 的优势在于资源丰富，拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施，建立了非常良好的生态环境。并不是所有的企业都能自己生产数据，用于决策辅助，更多的互联网企业大部分都是靠爬虫来抓取互联网数据进行分析。而Python在网络爬虫领域有着强势地位，Python 的战略定位就是做一种简单、易用但专业、严谨的通用言语组合。
数据和数据科学领域，它在web前端开发等领域也有广泛应用。从学习难易度来看，作为一个为“优雅”而生的语言，Python语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。更重要的是， Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在 Python 模块里，暴露出漂亮的接口。
这些特点到了 AI 领域中，就成了 Python 的强大优势。 Python 也借助 AI 和数据科学，攀爬到了编程语言生态链的顶级位置。 Python 与 AI 绑在一起，对它们来说，无论是电子商务、搜索引擎、社交网络还是智能硬件，未来都只是生态链下游的数据奶牛、电子神经和执行工具，都将听命于自己。
以上我的回答希望对你有所帮助

Answer 2

最主要的就是方便，因为拍分是一个胶水语言，哪里需要它它就出现在哪里写脚本，非常方便，对新手也很友好，是最容易学的计算机编程语言。所以一些并不是计算机科班出身的，要做数据分析，需要鞋垫脚本的话都会自动的选择使用Python的。

Answer 3

与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态类型编程语言一样，Python拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。