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自從1991它出現在程式設計場景中，比於其他程式語言，Python取得了少有的地位。面向物件，容易學習，使用語法，以及由此產生的低維護成本，是Python持續獲得好評的一部分原因。開源是一個很明顯的優勢，跨平臺的有效性，多目標，垃圾回收(自動的)，程式碼的簡潔性，以及整齊的縮排是Python其他的顯著的特點。
Python用於分析學
近年來分析學在資料、網路、金融等領域獲得了突出的地位。應用各種軟體組合起來進行資料收集，資料管理，以及資料分析，得出的結論用作商業決策，業務需求分析等等。分析學用於研究一個產品的市場效應，銀行的貸款決定，這些都只是分析學的冰山一角。它在大資料，安全，數字和軟體分析等領域有很深遠的影響，下面是Python在分析學中的主要作用的一個延續：
在這個資訊過載的世界，只有那些可以利用解析資料的優勢來得出見解的人會獲益。Python對於大資料的解釋和分析具有很重要的作用。分析公司開發的很多工具都是基於Python來約束大資料塊。分析師們會發現Python並不難學，它是一個強有力的資料管理和業務支援的媒介。
使用單一的語言來處理資料有它的好處。如果你以前曾經使用過C++或者Java，那麼對你來說，Python應該很簡單。資料分析可以使用Python實現，有足夠的Python庫來支援資料分析。 Pandas是一個很好的資料分析工具，因為它的工具和結構很容易被使用者掌握。對於大資料來說它無疑是一個最合適的選擇。即使是在資料科學領域，Python也因為它的“開發人員友好性”而使其他語言相形見絀。一個數據科學家熟悉Python的可能性要比熟悉其他語言的可能性高得多。
除了Python在資料分析中那些很明顯的優點(易學，大量的線上社群等等)之外，在資料科學中的廣泛使用，以及我們今天看到的大多數基於網路的分析，是Python在資料分析領域得以廣泛傳播的主要原因。
不論是金融衍生品還時大資料分析，Python都發揮了重要的作用。就前者而言，Python能夠很好地和其它系統，軟體工具以及資料流結合在一起，當然也包括R。用Python來對大資料做圖表效果更好，它在速度和幫助方面也一樣可靠。有些公司使用Python進行預測分析和統計分析。據福布斯文章報道，與歷年相比，與Python相關的大資料招聘需求同比上漲96.9%。
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自從1991它出現在程式設計場景中，比於其他程式語言，Python取得了少有的地位。面向物件，容易學習，使用語法，以及由此產生的低維護成本，是Python持續獲得好評的一部分原因。開源是一個很明顯的優勢，跨平臺的有效性，多目標，垃圾回收(自動的)，程式碼的簡潔性，以及整齊的縮排是Python其他的顯著的特點。
Python用於分析學
近年來分析學在資料、網路、金融等領域獲得了突出的地位。應用各種軟體組合起來進行資料收集，資料管理，以及資料分析，得出的結論用作商業決策，業務需求分析等等。分析學用於研究一個產品的市場效應，銀行的貸款決定，這些都只是分析學的冰山一角。它在大資料，安全，數字和軟體分析等領域有很深遠的影響，下面是Python在分析學中的主要作用的一個延續：
在這個資訊過載的世界，只有那些可以利用解析資料的優勢來得出見解的人會獲益。Python對於大資料的解釋和分析具有很重要的作用。分析公司開發的很多工具都是基於Python來約束大資料塊。分析師們會發現Python並不難學，它是一個強有力的資料管理和業務支援的媒介。
使用單一的語言來處理資料有它的好處。如果你以前曾經使用過C++或者Java，那麼對你來說，Python應該很簡單。資料分析可以使用Python實現，有足夠的Python庫來支援資料分析。 Pandas是一個很好的資料分析工具，因為它的工具和結構很容易被使用者掌握。對於大資料來說它無疑是一個最合適的選擇。即使是在資料科學領域，Python也因為它的“開發人員友好性”而使其他語言相形見絀。一個數據科學家熟悉Python的可能性要比熟悉其他語言的可能性高得多。
除了Python在資料分析中那些很明顯的優點(易學，大量的線上社群等等)之外，在資料科學中的廣泛使用，以及我們今天看到的大多數基於網路的分析，是Python在資料分析領域得以廣泛傳播的主要原因。
不論是金融衍生品還時大資料分析，Python都發揮了重要的作用。就前者而言，Python能夠很好地和其它系統，軟體工具以及資料流結合在一起，當然也包括R。用Python來對大資料做圖表效果更好，它在速度和幫助方面也一樣可靠。有些公司使用Python進行預測分析和統計分析。據福布斯文章報道，與歷年相比，與Python相關的大資料招聘需求同比上漲96.9%。