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1.3 了解数据分析工具
很多人使用Excel进行数据分析，但在数据量大、公式嵌套又多的情况下，Excel处理起来会很麻烦，处理速度也会变慢。Python提供了大量的第三方扩展模块，如NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-Lenrn、Keras和Gensim等，这些模块不仅可以对数据进行处理、挖掘，可视化展示，其自带的分析方法模型也使得数据分析变得简单高效，只需编写少量的代码就可以得到分析结果。
另外，Python简单易学，在科学领域占据着重要地位，是科学领域的主流编程语言。如图1.9所示为2023年5月的TIOBE编程语言排行榜，可以看到Python位列第一。
图1.9 TIOBE编程语言排行榜（2023年5月）
说明
图1.9中的数据来自TIOBE编程语言排行榜，网址：https://www.tiobe.com/tiobe-index。
综上所述，经过对比分析，Python作为首选数据分析工具，具有以下优势。
语法简单易学，数据处理简单高效，对于初学者来说非常容易上手。
Python第三方扩展模块不断更新，可用范围越来越广。
在科学计算、数据分析、数学建模和数据挖掘方面占据越来越重要的地位。
可以和其他语言进行对接，兼容性稳定。