容易理解，即使不是编程人员也能理解程序的含义；（2）容易操作纯中文文件；（3）Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协调工作；（4）使用广泛、存在大量的开发文档 。目前科学和金融领域Python语言得到了广泛应用 。二、Python语言的缺点Python语言唯一的不足是性能问题：第一、运行速度慢 。
Python程序运行的效率不如JAVA或C代码高 但是我们可以使用Python调用C编译的代码 。这样我们就可以利用C和Python的优点，改进Python程序性能，逐步开发机器学习应用程序 。第二、代码不能加密 。如果发布出去的程序，实际就是分布源代码，这个与C语言不同 。三、Python的发展应用方向数据分析、人工智能、Web开发、测试、运维、Wab安全、游戏制作等 。
四、学习Python的方法和技巧学习Python和学习其他语言一样，必须只要你掌握了语言下的机器学习库和工具，对于语言本身就不重要了 。1、现在一本Python入门书现在的书要从基础操作到高级技术比较全，有案例内容，这样对初学者容易自学和以后的深入学习提高 。我感觉《21天学通Python》第二2版编的比较好，内容比较全还有习题及微课 。
2、了解机器学习的特征Python作为机器学习的一种语言，我们必须了解机器学习的特征，才能学好Python语言，并能进行实际应用 。（1）建立简单的机器学习模型，按照重要性对特征进行排列；（2）根据得到的特征排列，有针对的进行工程，提取特征；（3）重复上述过程，不断的优化自己的模型，找到关键的特征 。（4）对模型的参数进行调参，最优化，得到最佳模型组合 。
Python在数据分析工作中的地位与R语言、SAS、SPSS比较如何？
在实际的数据分析工作中，Python、R、SAS、SPSS都有一定范围内的人在使用 。其中风头最盛的是Python，这个跟现下机器学习、深度学习大行其道有一定关系 。R语言，本身是作为统计分析语言诞生的，现下流行的机器学习、深度学习算法在R语言下均能实现，所以在数据分析领域也有比较多的用户 。SAS，我所知道的有金融机构在用，尽管收费，但是稳定并且售后支持到位 。
感觉R语言比python容易学得多，为什么还有很多人说R语言学起来很难？
因为R语言语法简单（类似于matlab），函数功能强大，所以很容易上手 。真正让R无法媲美python的主要有两个原因：1. R的有太多的包（这点和python一样，但是R更多） 。但是R做的不好的地方是，很多packages有自己各自的逻辑，并且各不一样，导致R的学习者不仅仅要学R本身，还有学习各个packages背后的一套逻辑，并且需要花时间精力去记住每个package里面命名各异的函数 。
这种情况造成了学习者在短时间内无法把从一个package里获得的经验和代码流出迁移到另一个package里，经常会不断地学习新的function，这是为什么R的学习曲线陡峭 。而在工业界，比较忌讳这一点 。2. R和matlab一样，每个package里面的函数集合了太多的功能（比python的还要集合的多） 。
虽然这些函数实现起来很傻瓜，但是无法满足工业界处理大数据的需求（集合的功能太多，一方面造成不必要的资源消耗，另一方面给底层代码优化带来了难度，所以R和matlab的底层优化做的并不好） 。因此R，在python没有兴起之前，在美国大学学术界占有统治地位 。学术界所需要的data量不大，那些professor很容易用R实现自己的统计分析和可视化报告 。
R和Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析，哪个更好？
谢谢邀请，R语言可以说是专用语言，应用领域只是数据分析，而Python是一种通用编程语言，相比来说Python的应用更为广泛，如果你的工作局限于统计分析的话可以选择R语言，如果未来可能往AI、数据科学等其他方向发展的话建议还是学习Python！1.Python应用方向很广泛不过Python仅仅是编程语言，你应该首先还要选择一个发展方向，学习特定方向的Python模块，比如数据分析与挖掘、爬虫工程师、Web开发、自动化运维、自动化测试，甚至人工智能 。
推荐阅读
- awsl什么意思网络用语
- 学前儿童语言教育评价的内容和方法
- 杯言茶语许投资多少,学杯言茶语奶茶店宣传
- 幼儿关于鞭炮的谜语
- 省略号有哪些作用
- 天语w619论坛，天语W619
- 凿壁偷光主要内容
- 狗狗为什么会趴掌,8种狗狗肢体语言
- 什么是声母表
- Python社区,python社区