既然python是面向对象语言，那为什么还要学高级的面向对象语言（c++，Java）
python是一种动态语言，这和C++，java（半动态）有区别的
软件工程#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。 一名技术娴熟的企业数据科学家的真正价值，在于利用多种数据视觉化手段，向公司的不同利益相关者有效地传 递数据模式和预测。否则，数据科学工作就是一场零和游戏。Python以其优良特性，符合高强度科学计算的几乎所有方面要求，这使得它成为在不同的数据科 学应用之间进行编程的绝佳选择，原因很简单：开发人员仅用一种语言就可以完成开发和分析工作。面向数据科学的Python将企业业务的不同部分连接在
一 起，提供了一个数据分享和处理的直接媒介。 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。 面向数据科学中数字处理与科学计算的Python编程 数据分析与Python编程语言十分契合。如果你决定要通过Python语言学习数据科学，那么你应该考虑的下一个问题，就是Python库中有哪些是可以完成大部分的数据分析工作？接下来，我们给大家介绍全球的企业数据科学家都在使用的Python数据分析库。 NumPy Numpy是使用Python开发的高级（high level）工具的基础。这个库不能用于高级数据分析，但是深入理解Numpy中面向数组的计算，可以帮助数据科学家有效使用Pandas库。 SciPy SciPy主要用于科学计算，拥有许多不同的模块，可用于特殊函数、图像处理、插值法（interpolation）、线性代数、常微分方程（ODE）求解器以及其他多种用途。这个库还可以与NumPy数组一起使用，实现许多高效的数学运算。 Pandas Pandas是用于数据再加工最好的库，因为它使得处理遗失的数据、自动数据对齐（data alignment）变得更加简单，它还支持处理从不同的数据源收集而来的索引数据。 SciKit 这个流行的机器学习库拥有多种回归、分类和聚类算法，还支持gradient boosting、向量机、朴素贝叶斯模型和逻辑回归。这个库还被设计成能够与NumPy和SciPy进行交互。 Matplotlib 这是一个二维绘图库，有着交互性很强的特性，生成的图标可以放大、推移，并且能够用于发行刊物印刷出版。而且，还支持多平台的交互环境。 Matplotlib、 NumPy和SciPy是科学计算的基础。还有许多其他的Python库，诸如用于网络挖掘的Pattern，用于自然语言处理的NLTK，用于深度学习 的Theano，用于爬取网络的Scrappy，IPython，Statsmodels，Mlpy等。对于初学Python数据科学的人，他们需要很好 地掌握上面提到的优秀数据分析库。
为什么选Python入门编程领域？
python与php: python灵活，免费，库多，学习起来简单。PHP是面向WEB的语言，而Python是多用途语言，也可以用于WEB开发， python 与Java :Java比Python更复杂，没有技术背景的人学起来并非易事。举个例子：Java是一种严格的类型语言，这意味着必须显式声明变量名。相比之下,动态类型的Python则不需要声明变量。 ps: Pythonj是胶水语言，入门简单，使用灵活，学习起来简单，黑马程序员教导的就不错，你可以去学。
金融科普 为什么连交易员也要学Python
, groovy,scala都是为java 平台设计的动态语言,用这两种玩意儿能做的事情,java 也能做,只不过方式不一样而已,所以没必要在它们上浪费时间了.其次,据传 google内部使用的语言是 c++,java, python,javascrip. 分析一下:java
为什么Python这么火？哪里可以学？
Python 是一门更注重可读性和效率的语言，尤其是相较于 Java，PHP 以及 C++ 这样的语言，它的这两个优势让其在开发者中大受欢迎，同时在运维领域也被大量运用到自动化运维场景中。以下是Python的五大优势：
1、Python 易于学习;
2、用少量的代码构建出很多功能;
3、Python 拥有最成熟的程序包资源库之一;
4、Python 紧挨着
R 语言，都是现代数据科学中最常被使用的语言;
5、Python 是跨平台且开源的。 至于哪里可以学习Python，看你选择的城市了，各个城市都有Python的培训机构，但是具体哪家更加专业、靠谱，需要亲自去实地考察，建议优先选择北京、上海、深圳的培训班，相对于来说课程先进、体系完善，而且就业机会多。
为什么很多人喜欢 Python
我喜欢python但不是因为优雅简单纯粹之类的。实际上，作为开发语言，我是更喜欢ruby的，作为学习用的语言，我也更欣赏lisp和haskell。 那我为啥还喜欢python呢？因为这货就是我的启蒙老师啊！！！学编译原理之后，我就是看着python的源码开始研究现代语言的。我现在还记得每当看懂一个复杂结构时的兴奋，真的是想飞起来的感觉。借着python的实现，我明白了许多课上不会讲的东西，也让我下定决心踏进编程语言这个领域。 而最近，又是研究pypy把我带进了jit的殿堂。之前我一直惦记着实现个jit，可是写这个真的太难了。但pypy却用一种独特的手段，展示了许多jit中有趣的技巧。而且pypy用的rpython，对于写编译器、解释器来说真是一个利器！而且rpython本身实现里就有许多值得称道的东西。 在我眼里，python并不是一个完美的语言。但它对我来说，就是一个完美的老师。所以，即使未来会有许多比python好的语言出现，我也仍然不会放弃喜欢它。
为什么要学习Python以及Python环境安装
python语言是我目前为止用的最爽的语言，因为它真的很优美.虽然c,c++,java也非常的强大和伟大，但是每一种语言伟大的背后都是有一定的时代背景。 在PC时代大量的嵌入式的设备，底层的代码，以及桌面的应用都是用
C,C++实现的，毋庸置疑他们是最接近底层，也是最快的。 那么未来10年到底哪种语言会独领风骚，笑傲江湖，我不得而知，但是未来10年一定是人工智能，万物互联的时代，现在AI,VR,无人驾驶汽车，无人机，智能家居离我们越来越近了。 未来10年将是大数据，人工智能爆发的时代，到时将会有大量的数据需要处理,而python最大的优势，就是对数据的处理，有着得天独厚的优势，我相信未来的10年,python会越来越火.
