Python編程語言擁有諸多用于網絡應用開發、圖形用戶界面、數據分析、數據可視化等工作的框架和特性。Python可能不是網絡應用開發的理想選擇，但是正被很多機構廣泛用于評估大型數據集(dataset)、數據可視化、進行數據分析或制作原型。在數據科學領域，Python編程語言正不斷獲得用戶的親睞。

　　為什么將Python用于數據科學是最好的選擇?

　　Python編程是驅動大數據、金融、統計和數字運算的核心科技，而它的語法卻像英語一樣易懂。近來，由于擁有多個針對機器學習、自然語言處理、數據視覺化、數據探索、數據分析和數據挖掘的插件，豐富的Python數據科學生態體系得到了較大的發展，甚至有將數據科學社區Python化的趨勢。今天，面向數據科學的Python已經具備了清洗、轉換和處理大數據的所有工具。對于數據分析師崗位來說，掌握Python也是最受歡迎的技能。一名具備Python編程能力的數據科學家，可以在紐約掙到平均年薪14萬美元的工資。

　　為什么數據科學家喜歡使用Python語言?

　　數據科學家喜歡那些能夠快速輸出原型，幫助他們輕松地記錄下自己的想法和模型的編程環境。他們喜歡通過分析巨量的數據集，得出結論，完成工作。而Python編程語言則是開發數據科學應用的多面手，因為它能幫助數據科學家，以最短最優的時間進行編碼、調試、運行并獲取結果，從而高效地完成工作。

　　Python遵循統一的設計哲學，注重可用性、可讀性，對于數據科學的學習曲線也較低。Python有很高的可擴展性，且與Matlab、Stata等語言相比，運行更加快速。

　　另外，Python生態系統中還在涌現出更多的數據視覺化庫，以及炫酷的應用編程結構，目的是使用圖形更好地展現數據分析的結果。Python社區有著諸如Sci-Kit learn、NumPy、Pandas、Statsmodel和SciPy等許多優秀的數據分析庫。這些庫的數量還在不斷增長。

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