Python编程语言拥有诸多用于网络应用开发、图形用户界面、数据分析、数据可视化等工作的框架和特性。Python可能不是网络应用开发的理想选择，但是正被很多机构广泛用于评估大型数据集(dataset)、数据可视化、进行数据分析或制作原型。在数据科学领域，Python编程语言正不断获得用户的亲睐。

　　为什么将Python用于数据科学是最好的选择?

　　Python编程是驱动大数据、金融、统计和数字运算的核心科技，而它的语法却像英语一样易懂。近来，由于拥有多个针对机器学习、自然语言处理、数据视觉化、数据探索、数据分析和数据挖掘的插件，丰富的Python数据科学生态体系得到了较大的发展，甚至有将数据科学社区Python化的趋势。今天，面向数据科学的Python已经具备了清洗、转换和处理大数据的所有工具。对于数据分析师岗位来说，掌握Python也是最受欢迎的技能。一名具备Python编程能力的数据科学家，可以在纽约挣到平均年薪14万美元的工资。

　　为什么数据科学家喜欢使用Python语言?

　　数据科学家喜欢那些能够快速输出原型，帮助他们轻松地记录下自己的想法和模型的编程环境。他们喜欢通过分析巨量的数据集，得出结论，完成工作。而Python编程语言则是开发数据科学应用的多面手，因为它能帮助数据科学家，以最短最优的时间进行编码、调试、运行并获取结果，从而高效地完成工作。

　　Python遵循统一的设计哲学，注重可用性、可读性，对于数据科学的学习曲线也较低。Python有很高的可扩展性，且与Matlab、Stata等语言相比，运行更加快速。

　　另外，Python生态系统中还在涌现出更多的数据视觉化库，以及炫酷的应用编程结构，目的是使用图形更好地展现数据分析的结果。Python社区有着诸如Sci-Kit learn、NumPy、Pandas、Statsmodel和SciPy等许多优秀的数据分析库。这些库的数量还在不断增长。

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