Python是开源的、可解释的高级语言，为面向对象的编程提供了很好的方法。它是数据科学家用于各种数据科学项目/应用程序的最佳语言之一。Python提供了强大的功能来处理数学、统计和科学功能。它提供了出色的库来处理数据科学应用程序。
Python之所以在科学研究和研究领域得到广泛使用的主要原因之一是因为它的易用性和简单的语法，这使得它很容易适应没有工程背景的人们。它还更适合快速原型制作。

来自学术界和工业界的工程师认为，除科学软件包外，Python API还提供了深度学习框架，这使Python的生产力和通用性变得异常高。深度学习Python框架已经有了很多发展，并且正在迅速升级。在应用领域方面，ML科学家也更喜欢Python。在构建欺诈检测算法和网络安全等领域时，开发人员倾向于Java，而在自然语言处理(NLP)和情感分析等应用程序中，开发人员则选择了Python，因为它提供了大量有助于解决复杂问题的库轻松解决业务问题，构建强大的系统和数据应用程序。

以下是Python语言的一些有用功能：

• 它使用优雅的语法，因此程序更易于阅读。
• 这是一种易于访问的语言，可以轻松实现程序的工作。
• 大型标准库和社区支持。
• Python的交互模式使其易于测试代码。
• 在Python中，通过附加以其他编译语言(例如C++或C)实现的新模块来扩展代码也很简单。
• Python是一种表达性语言，可以嵌入到应用程序中以提供可编程接口。
• 允许开发人员在任何地方运行代码，包括Windows，Mac OS X，UNIX和Linux。
• 它是两类免费软件。使用或下载Python或将其添加到应用程序都不需要花费任何费用。

数据科学最常用的库：

• Numpy：Numpy是提供数学函数以处理大型数组的Python库。它为数组，度量和线性代数提供了各种方法/函数。
  NumPy代表数值Python。它为Python中的n数组和矩阵操作提供了许多有用的功能。该库提供了对NumPy数组类型的数学运算的矢量化，从而增强了性能并加快了执行速度。使用NumPy处理大型多维数组和矩阵非常容易。
• Pandas：Pandas是最流行的用于数据处理和分析的Python库之一。pandas提供有用的功能来操纵大量结构化数据。pandas提供了最简单的分析方法。它提供大型数据结构并处理数值表和时间序列数据。pandas是进行数据整理的理想工具。Pandas设计用于快速，轻松地进行数据操作，聚合和可视化。在Pandas中有两个数据结构–series –它处理和存储一维数据。
  DataFrame –处理和存储二维数据。
• Matplotlib：Matplolib是另一个用于数据可视化的有用的Python库。描述性分析和数据可视化对于任何组织都非常重要。Matplotlib提供了多种有效地可视化数据的方法。Matplotlib允许快速制作折线图，饼图，直方图和其他专业等级的图形。使用Matplotlib，可以自定义图形的各个方面。Matplotlib具有交互功能，例如缩放，规划和以图形格式保存Graph。
• Scipy：Scipy是另一个用于数据科学和科学计算的流行Python库。Scipy为科学数学和计算编程提供了强大的功能。SciPy包含用于优化，线性代数，积分，内插，特殊功能，FFT，信号和图像处理，ODE求解器，Statmodel以及科学和工程中常见任务的子模块。
• Scikit –学习：Sklearn是用于机器学习的Python库。Sklearn提供了机器学习中使用的各种算法和功能。Sklearn基于NumPy，SciPy和matplotlib构建。Sklearn提供用于数据挖掘和数据分析的简单工具。它通过一致的界面为用户提供了一组通用的机器学习算法。Scikit-Learn帮助快速在数据集上实施流行的算法并解决实际问题。