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在众多解释性语言中,Python最大的特点就是拥有一个巨大而活跃的科学计算社区,进入21世纪以来,在行业应用和学术研究中采用python进行科学计算的势头越来越猛。
如果你想用别人做好的成熟的轮子,那 python 是不二之选。因为 python 轮子多而且全,比如 numpy,scipy,scikit learn,gensim 等等都是成熟的轮子。 这些库使得Python成为数据处理任务的一大替代方案,也是与其他开源和商业领域特定编程语言工具(如R MATLAB SAS Stata等)不一样的特点。 结合其在通用编程方面的强大实力,我们完全可以使用Python着一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
作为一个科学计算平台,python的成功部分源于其能够轻松地集成C C++以及Fortran代码。大部分现代计算环境都利用了一些Fortran和C库来实现线性代数,优化,积分,快速傅里叶等等算法。numpy库也是,他们之间的协作是快速便捷的。
当然他也有一些缺点,由于Python是一种解释性语言,大部分Python代码都要逼用Java C++这种编译型语言慢得多。
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