为什么用python
㈠ 为什么要学python
Python是世界上最流行的来计算机语言之一源。
Python是人工智能、大数据开发的第一语言。
国家将python纳入了高考教材。
python可以做的方向很广，比如: web开发，数据分析，量化交易，人工智能，机器学习，爬虫，运维开发，自动化运维，自动化测试等...
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㈡ 为什么很多人喜欢 Python
我的工作是做系统需求分析，自己利用业（shang）余（ban）时间自学了python，感觉现在学python和想学python的人越来越多，作为一个入门的新手，我想结合自己的体会想说一下为什么python越来越受人喜欢。
python上手难度较低，因为python是一种动态脚本语言，它追求的pythonic让未经过编程培训的人感觉很亲切，python的语法很贴近自然语言，很多python库在设计的时候都号称是“给人类使用”，比如requests库，用这个库来做curl上手起来简直easy，简洁，优雅。现在只要跟电脑打交道，会一点编程，很多时候能大大提升效率。奥巴马不是都在学吗
成熟的库比较多，python理念是“用一种方法做事”，不讲求完成任务的多样性，只求更快、更准确、更优雅的完成任务，所以用python相比其他语言解决问题的方式更简单，让人更有成就感，不是有那么句话吗？“人生苦短，我用python”，很多时候其他语言都需要费劲实现的东西，在python中可能都已经有大牛给你折腾好了，你只需要用一下就行。
用途广泛，从web、游戏、网络、大数据、机器学习之类的都能看到python的身影，前段时间的那个引力波发现过程中据说有Python的事情。感觉除了移动app外，几乎都能用来开发，所以能干的事情多总归是好的，谁不好什么时候就用上了。就比如我现在就在用python写管理我自己用的各种系统验证服务器，其中还用到了一些pandas的东西用来做大数据分析。
python的瓶颈在性能，但是按照现在硬件的水平，这个问题越来越不是主要矛盾了，除非你是对性能要求极其苛刻的任务，大多数情况下我们用python都能对付，另外相比较语言本身，代码的优化更值得每个程序员的关注。
最后，给想自学python，用来在自己工作中解决问题的同学，
版本：就用2.7.X吧，毕竟3.5有些库不太兼容，
IDE： 如果你是学生，pycharm学生版是py的利器，如果你没有钱，又不要用盗版，那我推荐你用微软的VS CODE,微软今年不知道受了什么刺激，忽然转了性，这个VS CODE，简直颠覆了微软以往的印象，10分好评。
㈢ 为什么深度学习用python
用python进行深度学习的原因是：1、python是解释语言，写程序很方便；2、python是胶水语言可以结合C++，使得写出来的代码可以达到C++的效率。
首先python是解释语言，写程序很方便，所以做研究的人喜欢用它。正如为什么很多做研究的人用
Matlab那样。出成果才是研究者关心的事情，实现只要方便就行。
然而在性能方面，我拿python和C++做个比较。
C++的cpu效率是远远高于python的,这点大家都承认吧。不过python是一-门胶水语言,它可以
和任何语言结合，基于这个优点，很多数据处理的python库底层都是C++实现的，意思就是说:
你用python写code,但效率是C+ +的。只有那些for 循环，还是用python的效率。
近年来机器学习最要是深度学习，而深度学习使用cuda gpu加速远比cpu要快，而cuda 是C+ +写
的。所以现在TensorLayer、theano 等深度学习库都是python编程、底层c++.
而那些for循环的效率，在整体耗时里面完全可以忽略!
有的人就会说，那为什么不直接用c++写cuda?不是更快吗?我想告诉大家，如果没有多年的cuda
经验，写出来的代码效率绝对是个问题。
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㈣ 为什么我们用Python
我想实现两组数对调的效果
㈤ 为什么用Python做数据分析
为什么用Python做数据分析
原因如下：
1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集
python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全
Python具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。
3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新
4、python能很方便的对接其他语言，比如c、java等。
Python最大的优点那就是简单易学。Python代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。
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。
通过上面的描述，相信大家已经知道了使用Python做数据分析的优点了。Python语言得益于它的简单方便，使得其在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析行业的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以不管大家是否进入数据分析行业，学习Python是没有坏处的。
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㈥ 为什么人工智能要用Python
Python是一种通用的脚本开发语言，比其他编程语言更加简单、易学，其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底，非常适合快速开发，Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均处于先进地位！
中国人工智能行业正处于一个创新发展时期，对人才的需求也在同步急剧增长，如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学Python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。可见Python在人工智能领域的重要性，那么，做人工智能为什么要学Python呢？
人工智能为什么要用Python语言?
1. Python除了极少的事情不能做之外，其他基本上可以说全能，系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等都可以做。
2. Python是解释语言，程序写起来非常方便，写程序方便对做机器学习的人很重要。
3. Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用。相比而言，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样。
4. Python效率超高，解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多，Python程序猿的人才缺口也将越来越大，认准时机，把握机遇。
㈦ 为什么要使用Python进行数据分析
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...