本篇文章给大家谈谈python学习分析，以及Python结论分析和心得体会对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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高考结束,带你分析python语言优点与缺点?
1、线程不能利用多CPU问题，这是Python被人诟病最多的一个缺点，GIL即全局解释器锁（Global Interpreter Lock），是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得任何时刻仅有一个线程在执行，Python的线程是操作系统的原生线程。
2、第一个缺点就是运行速度慢，和C程序相比非常慢，因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码，所以非常快。
3、简单：python采用极简主义设计思想，语法简单优雅，不需要很复杂的代码和逻辑，可以实现强大的功能，适合初学者学习。
4、毫无疑问，Python确实有用很多的优点，每一个优点看起来都非常吸引人。但是，Python并不是没有缺点的，最主要的缺点有以下几个：Python的执行速度不够快。
python数据分析需要学习哪些内容?
python数据分析要学4点：熟练地使用数据分析主流工具。数据库、数据采集核心技能。数据分析高级框架。实际业务能力与商业分析。自然智能，指人通过大脑的运算和决策产生有价值的行为。
Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。
数据分析基础抛开对业务层面的基本理解，学好数据分析首先需要了解统计学，统计分析是数据分析的基础，也是灵魂。
熟练地使用数据分析主流工具，需要从0开始学习Python基础语法、数据容器、使用函数、逻辑判断和文件操作。数据库、数据采集核心技能，要学会主流数据库的使用，并理解数据库的概念。
数学知识（推荐学习：Python视频教程）数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
整个路线图计划分成16周，120天左右。主要学习内容包括四大部分：1）Python工作环境及基础语法知识了解（包括正则表达式相关知识学习）；2）数据采集相关知识（python爬虫相关知识）；3）数据分析学习；4）数据可视化学习。
如何利用python语言进行数据分析?
1、可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言 不用说，它也有一些缺点：它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了程序员的时间（由于易于学习），它仍然是一个不错的选择。
2、利用Python数据可视化 数据可视化是数据工作中的一项重要内容，它可以辅助分析也可以展示结果。
3、第一阶段：Python编程语言核心基础 快速掌握一门数据科学的有力工具。第二阶段：Python数据分析基本工具 通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具备数据分析的专业范儿。
4、Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。
5、数据处理与清洗：数据分析的第一步是数据处理与清洗，因此需要学习如何使用Python中的相关库（如Pandas）对数据进行加载、处理和清洗。你需要学会读取不同格式的数据文件、处理缺失值和异常值，并进行数据转换和合并等操作。
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