為什麼用python
㈠ 為什麼要學python
Python是世界上最流行的來計算機語言之一源。
Python是人工智慧、大數據開發的第一語言。
國家將python納入了高考教材。
python可以做的方向很廣，比如: web開發，數據分析，量化交易，人工智慧，機器學習，爬蟲，運維開發，自動化運維，自動化測試等...
若想學習建議去，去老男孩看一下...
㈡ 為什麼很多人喜歡 Python
我的工作是做系統需求分析，自己利用業（shang）余（ban）時間自學了python，感覺現在學python和想學python的人越來越多，作為一個入門的新手，我想結合自己的體會想說一下為什麼python越來越受人喜歡。
python上手難度較低，因為python是一種動態腳本語言，它追求的pythonic讓未經過編程培訓的人感覺很親切，python的語法很貼近自然語言，很多python庫在設計的時候都號稱是「給人類使用」，比如requests庫，用這個庫來做curl上手起來簡直easy，簡潔，優雅。現在只要跟電腦打交道，會一點編程，很多時候能大大提升效率。奧巴馬不是都在學嗎
成熟的庫比較多，python理念是「用一種方法做事」，不講求完成任務的多樣性，只求更快、更准確、更優雅的完成任務，所以用python相比其他語言解決問題的方式更簡單，讓人更有成就感，不是有那麼句話嗎？「人生苦短，我用python」，很多時候其他語言都需要費勁實現的東西，在python中可能都已經有大牛給你折騰好了，你只需要用一下就行。
用途廣泛，從web、游戲、網路、大數據、機器學習之類的都能看到python的身影，前段時間的那個引力波發現過程中據說有Python的事情。感覺除了移動app外，幾乎都能用來開發，所以能乾的事情多總歸是好的，誰不好什麼時候就用上了。就比如我現在就在用python寫管理我自己用的各種系統驗證伺服器，其中還用到了一些pandas的東西用來做大數據分析。
python的瓶頸在性能，但是按照現在硬體的水平，這個問題越來越不是主要矛盾了，除非你是對性能要求極其苛刻的任務，大多數情況下我們用python都能對付，另外相比較語言本身，代碼的優化更值得每個程序員的關注。
最後，給想自學python，用來在自己工作中解決問題的同學，
版本：就用2.7.X吧，畢竟3.5有些庫不太兼容，
IDE： 如果你是學生，pycharm學生版是py的利器，如果你沒有錢，又不要用盜版，那我推薦你用微軟的VS CODE,微軟今年不知道受了什麼刺激，忽然轉了性，這個VS CODE，簡直顛覆了微軟以往的印象，10分好評。
㈢ 為什麼深度學慣用python
用python進行深度學習的原因是：1、python是解釋語言，寫程序很方便；2、python是膠水語言可以結合C++，使得寫出來的代碼可以達到C++的效率。
首先python是解釋語言，寫程序很方便，所以做研究的人喜歡用它。正如為什麼很多做研究的人用
Matlab那樣。出成果才是研究者關心的事情，實現只要方便就行。
然而在性能方面，我拿python和C++做個比較。
C++的cpu效率是遠遠高於python的,這點大家都承認吧。不過python是一-門膠水語言,它可以
和任何語言結合，基於這個優點，很多數據處理的python庫底層都是C++實現的，意思就是說:
你用python寫code,但效率是C+ +的。只有那些for 循環，還是用python的效率。
近年來機器學習最要是深度學習，而深度學習使用cuda gpu加速遠比cpu要快，而cuda 是C+ +寫
的。所以現在TensorLayer、theano 等深度學習庫都是python編程、底層c++.
而那些for循環的效率，在整體耗時裡面完全可以忽略!
有的人就會說，那為什麼不直接用c++寫cuda?不是更快嗎?我想告訴大家，如果沒有多年的cuda
經驗，寫出來的代碼效率絕對是個問題。
推薦課程：Python機器學習(Mooc禮欣、嵩天教授)
㈣ 為什麼我們用Python
我想實現兩組數對調的效果
㈤ 為什麼用Python做數據分析
為什麼用Python做數據分析
原因如下：
1、python大量的庫為數據分析提供了完整的工具集
python擁有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科學計算方面十分有優勢，尤其是pandas，在處理中型數據方面可以說有著無與倫比的優勢，已經成為數據分析中流砥柱的分析工具。
2、比起MATLAB、R語言等其他主要用於數據分析語言，python語言功能更加健全
Python具有強大的編程能力，這種編程語言不同於R或者matlab，python有些非常強大的數據分析能力，並且還可以利用Python進行爬蟲，寫游戲，以及自動化運維，在這些領域中有著很廣泛的應用，這些優點就使得一種技術去解決所有的業務服務問題，這就充分的體現的Python有利於各個業務之間的融合。如果使用Python，能夠大大的提高數據分析的效率。
3、python庫一直在增加，演算法的實現採取的方法更加創新
4、python能很方便的對接其他語言，比如c、java等。
Python最大的優點那就是簡單易學。Python代碼十分容易被讀寫，最適合剛剛入門的朋友去學習。我們在處理數據的時候，一般都希望數據能夠轉化成可運算的數字形式，這樣，不管是沒學過編程的人還是學過編程的人都能夠看懂這個數據。
其實現如今，Python是一個面向世界的編程語言，Python對於如今火熱的人工智慧也有一定的幫助，這是因為人工智慧需要的是即時性，而Python是一種非常簡潔的語言，同時有著豐富的資料庫以及活躍的社區，這樣就能夠輕松的提取數據，從而為人工智慧做出優質的服務。
通過上面的描述，相信大家已經知道了使用Python做數據分析的優點了。Python語言得益於它的簡單方便，使得其在大數據、數據分析以及人工智慧方面都有十分明顯的存在感，對於數據分析從業者以及想要進入數據分析行業的人來說，簡單易學容易上手的優勢也是一個優勢，所以不管大家是否進入數據分析行業，學習Python是沒有壞處的。
Python中文網，大量Python視頻教程，歡迎學習！
㈥ 為什麼人工智慧要用Python
Python是一種通用的腳本開發語言，比其他編程語言更加簡單、易學，其面向對象特性甚至比Java、C#、.NET更加徹底，非常適合快速開發，Python在軟體質量控制、開發效率、可移植性、組件集成、庫支持等方面均處於先進地位！
中國人工智慧行業正處於一個創新發展時期，對人才的需求也在同步急劇增長，如今Python語言的學習已經上升到了國家戰略的層面上。國家相關教育部門對於「人工智慧普及」格外重視，不僅將Python列入到小學、中學和高中等傳統教育體系中，並藉此為未來國家和社會發展奠定了人工智慧的人才培養基礎，逐步由底層向高層推動「全民學Python」，從而進一步實現人工智慧技術的推動和社會人才結構的更迭。可見Python在人工智慧領域的重要性，那麼，做人工智慧為什麼要學Python呢？
人工智慧為什麼要用Python語言?
1. Python除了極少的事情不能做之外，其他基本上可以說全能，系統運維、圖形處理、數學處理、文本處理、資料庫編程、網路編程、web編程、多媒體應用、pymo引擎、黑客編程、爬蟲編寫、機器學習、人工智慧等等都可以做。
2. Python是解釋語言，程序寫起來非常方便，寫程序方便對做機器學習的人很重要。
3. Python的開發生態成熟，有很多有用的庫可以用。相比而言，Lua雖然也是解釋語言，甚至有LuaJIT這種神器加持，但其本身很難做到Python這樣。
4. Python效率超高，解釋語言的發展已經大大超過許多人的想像。毫無疑問使用Python語言的企業將會越來越多，Python程序猿的人才缺口也將越來越大，認准時機，把握機遇。
㈦ 為什麼要使用Python進行數據分析
為什麼用Python做數據分析 首先因為Python可以輕松地集成C、C++、Fortran代碼，一些底層用C寫的演算法封裝在python包里後性能非常高效。並且Python與Ruby都有大量的Web框架，因此用於網站的建設，另一方面個人覺得因為Python作為解釋性語言相對...