为什么要使用Python进行数据分析

1、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。而组织内部...
为什么要使用Python进行数据分析
因为方便,快,操作简单.

python一般2个小时就能快速上手,开始写自己的程序.
有很丰富的库,已经实现了各种功能.你只需要把你的数据用各种库函数处理就能得到结果了.
实现同样的功能,C/C++可能要几十上百行,python一般在50行(甚至更少)以内就能做好了.

python的功能本身就是用c实现了的2015-01-29
1、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。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。
2、为什么用R做数据分析:
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用,特别是在时间序列分析方面(主要用在金融分析与趋势预测)无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用;相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能,一个散点图箱线图可以用一条程序搞定,相比Excel更加简单。
在使用环境方面,SAS在企业、政府及军事机构使用较多,因其权威认证;SPSS、R大多用于科研机构,企业级应用方面已有大量的商业化R软件,同时可结合(具体怎么结合,尚未搞明白)Hadoop进行数据挖掘。2016-01-13
mengvlog 阅读 64 次 更新于 2025-10-31 07:35:28 我来答关注问题0
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