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python是一个强大的,灵活的,开放的,易于学习的源语言,使用方便,并具有强大的数据操作和分析库。其简单的语法使编程新手很容易学习和掌握,经历过Matlab,、C/c++、java、或Visual Basic, python提供了一个独特的组合,都能使用编程语言以及使用方便的分析和定量计算。
在过去的十年中,python已经被用于科学计算,金融等高度量化的领域,石油和天然气,物理,和信号处理。它已被用于提高航天飞机的设计,从哈勃太空望远镜的图像处理,是实现物理实验导致发现了希格斯玻色子的工具(所谓的“上帝粒子”)。
python可以做系统运维,云计算开发,图形处理,金融分析,游戏开发、数学处理数据库编程,网络编程,网编程,PYMO引擎,黑客编程,爬虫开发,机器学习,人工智能等等。
python为什么如此受欢迎吗?
同时,python已经被用于构建大规模可扩展的网络应用程序,像YouTube,并推动谷歌内部基础设施。像迪士尼,索尼和梦工厂公司,卢卡斯ILM都依赖python协调大规模的集群计算机图形服务器轰动的电影产生的意象。根据TIOBE指数,python是一个在世界上最流行的编程语言,排名高于Perl、Ruby和java。
为什么说python编程语言也是非常适合做大数据分析的语言之一呢?下面就来为大家分析一下。
首先,python语言它很容易上手。它融合了R语言快速成熟的数据挖掘能力之外,还有更实际的产品构建能力.Python语言也正在迅速地获得主流人士的拥护。只要你用过python语言,你会发现它是更直观,并且相比R语言更容易学习。它在计算机语言中的整体趋势也是上升的很快。使其在统计分析上的能力超越了之前的R语言。
python是行业人员正在转换发展的方向。过去两年里,很明显存在由R向python转化的趋势”在数据处理中,通常存在规模和技巧的权衡,python语言作为一个折中出现了。
从对数据分析工作的处理上看,IPython笔记本和NumPy可以用于轻量工作的处理,而python则是中级规模数据处理的有力工具。丰富的数据交流社区也是python的优势,它提供了大量的python工具包和特性。
据悉美国银行也是利用python语言开发了新的产品以及基础设施接口。而且也用于处理金融数据。
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