Python语言具有高度的通用性，是世界上最先进的语言。在将来，很多技术开发都会依靠它，包括数据科学，人工智能，机器学习等技术，随着更多驾驶仓产品与Python的结合，将在深度学习中加入更多的便捷性。
熟练的数据分析师和需求方之间存在很大的供需差距，很多公司找不到对Python领域有着深厚经验，精通高阶数据技能的科学家，希望他们擅长数据科学和机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归等技术。
我来综合描述Python为何成为成功数据科学家的利器的几大原因。
Python缘何是行业和数据科学家的最爱？
无论你是其它领域的初学者，还是一个经验丰富的专业人员，Python都是每个准备赚钱的程序员的首选。
与其它语言相比，Python容易学习且功能强大，同时它拥有大量的社区支持，这让没有编程背景的人学习起来也很简单。如今包括机器学习、人工智能、大数据以及数据科学等在内的技术都已经使用了Python来简化编程算法。Python提供了大量的库，它们在数据分析和数据可视化方面起着重要的作用。
Matplotlib，NumPy，Sci-Py以及Sci-kit Learn是倍受欢迎的Python库。如果你想成一个合格的数据科学家，则必须要掌握这些Python库。
技巧：使用Jupyter Notebook来编写Python代码
Jupyter具有自动完成功能，可以让程序员更少的编写代码。Jupyter使用Python开发文档来给开发者提供建议函数或参数，甚至整行代码完成，Jupyter还可以集成GitHub账号，可以更好的展示自己的项目。
使用Jupyter，可以创建和共享代码、组件以及可视化文档，可以执行数据清理和转换，统计建模以及可视化数据。
给各位推荐几款数据分析的超级扩展库：
NumPy
NumPy代表“数值Python”，这是分析数据，执行基本和高级数组运算的理想工具。NumPy使用各种操作来计算Python中的数组和矩阵。它的优点是存储相同的数据更容易，执行多个数学运算，从而节省大量的时间，提高性能。
Sci-Py
Sci-Py以增强或高级的数学计算而闻名，包括用于线性代码、积分，优化和统计的模块。此功能基于Numpy基础，适合于所有科学领域编程，尤其是科学、数学和工程学，以及它们的组合。
Pandas
Pandas用于数据分析，它提供一种多维的结构数据集。它可以从CSV\TSV\SQL数据库中获取数据，然后创建具有行和列的Python对象。
Pandas在Python一系列编码中提供了高度优化的性能。开发者可以通过两种方式执行数据操作，包括查看数据序列和数据帧的类型。序列是一维数据类型，而数据帧是包括行与列的二维数据类型。
Sci-ket Learn
Scri-ket Learn是一款流行的Python库，用于不同行业的数据科学项目。这个库有着自己独特用途，比如图像处理，还有常见的机器学习算法，该方法在数据挖掘中有着非常多的用途，包括聚类，回归，模型选择，分类以及降维等，并保持高性能的输出。
Matplotlib
当我们需要对数据进行可视化时，最佳方式就是使用Matplotlib来生成各种二维图或实时的可视化效果。在数据科学项目中，可以通过Matplotlib库获取到嵌入图和面向对象的应用程序API。
通常情况下，数据分析是一个比较乏味的过程，通过Matplotlib创建可视化图像，帮助我们寻找其中的洞见，更需要我们大量的努力和耐心，以获得正确的解决方案与精确结果。
小结
在Python生态中，有很多个库，提供了帮助数据科学项目的各种工具，数据驱动的专业人士可以利用Python执行高性能的ML算法，具有很多开发高端产品的广阔前景。
Python是一门容易学习，编程简洁的语言，也是初学者的首选。有一些人认为Python是数据科学和数据驱动行的变革者，掌握Python是让你成为数据科学家的秘密武器。
