自從1991它出現(xiàn)在編程場(chǎng)景中，比于其他編程語(yǔ)言，Python取得了少有的地位。面向?qū)ο螅菀讓W(xué)習(xí)，使用語(yǔ)法，以及由此產(chǎn)生的低維護(hù)成本，是Python持續(xù)獲得好評(píng)的一部分原因。開(kāi)源是一個(gè)很明顯的優(yōu)勢(shì)，跨平臺(tái)的有效性，多目標(biāo)，垃圾回收(自動(dòng)的)，代碼的簡(jiǎn)潔性，以及整齊的縮進(jìn)是Python其他的顯著的特點(diǎn)。

　　在過(guò)去的十年里，隨著自動(dòng)化技術(shù)的出現(xiàn)，科技最終成為杰出的金融機(jī)構(gòu)，銀行，保險(xiǎn)和投資公司，股票交易公司，對(duì)沖基金，券商等公司的一部分。根據(jù)2013年的Crosman 報(bào)告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費(fèi)要高出4.2%。預(yù)計(jì)在2020年，一年的金融服務(wù)的技術(shù)成本將達(dá)到5億美元。正值系統(tǒng)需要維護(hù)和不斷升級(jí)的時(shí)候，一些著名的銀行雇傭一些開(kāi)發(fā)者是很正常的事情。那么Python用在哪里呢

　　Python的語(yǔ)法很容易實(shí)現(xiàn)那些金融算法和數(shù)學(xué)計(jì)算，每個(gè)數(shù)學(xué)語(yǔ)句都能轉(zhuǎn)變成一行Python代碼，每行允許超過(guò)十萬(wàn)的計(jì)算量。

　　沒(méi)有其他語(yǔ)言能像Python這樣適用于數(shù)學(xué)，Python精通于計(jì)算，以及數(shù)學(xué)和科學(xué)中的排列組合問(wèn)題。Python的第二個(gè)特性是表示數(shù)字，序列和算法。比如SciPy庫(kù)，很適合用來(lái)做技術(shù)領(lǐng)域和科學(xué)領(lǐng)域的計(jì)算，SicPy庫(kù)被很多工程師，科學(xué)家和分析人員使用。NumPy，也是Python的一個(gè)擴(kuò)展，它可以很好地處理數(shù)學(xué)函數(shù)，數(shù)組和矩陣。同時(shí)，Python也支持嚴(yán)格的編碼模式，因此，使它成為一個(gè)平衡的選擇，或者說(shuō)方法。

　　使用更少的人達(dá)到相同的結(jié)果以及實(shí)現(xiàn)其他編程語(yǔ)言不能實(shí)現(xiàn)的事，是Python首要的優(yōu)點(diǎn)。Python語(yǔ)法的精確和簡(jiǎn)潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業(yè)的錯(cuò)綜復(fù)雜的事務(wù)的唯一可靠的選擇。

　　近年來(lái)分析學(xué)在數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)、金融等領(lǐng)域獲得了突出的地位。應(yīng)用各種軟件組合起來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)管理，以及數(shù)據(jù)分析，得出的結(jié)論用作商業(yè)決策，業(yè)務(wù)需求分析等等。分析學(xué)用于研究一個(gè)產(chǎn)品的市場(chǎng)效應(yīng)，銀行的貸款決定，這些都只是分析學(xué)的冰山一角。它在大數(shù)據(jù)，安全，數(shù)字和軟件分析等領(lǐng)域有很深遠(yuǎn)的影響，下面是Python在分析學(xué)中的主要作用的一個(gè)延續(xù)：

　　在這個(gè)信息過(guò)載的世界，只有那些可以利用解析數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)來(lái)得出見(jiàn)解的人會(huì)獲益。Python對(duì)于大數(shù)據(jù)的解釋和分析具有很重要的作用。分析公司開(kāi)發(fā)的很多工具都是基于Python來(lái)約束大數(shù)據(jù)塊。分析師們會(huì)發(fā)現(xiàn)Python并不難學(xué)，它是一個(gè)強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)管理和業(yè)務(wù)支持的媒介。

　　使用單一的語(yǔ)言來(lái)處理數(shù)據(jù)有它的好處。如果你以前曾經(jīng)使用過(guò)C++或者Java，那么對(duì)你來(lái)說(shuō)，Python應(yīng)該很簡(jiǎn)單。數(shù)據(jù)分析可以使用Python實(shí)現(xiàn)，有足夠的Python庫(kù)來(lái)支持?jǐn)?shù)據(jù)分析。 Pandas是一個(gè)很好的數(shù)據(jù)分析工具，因?yàn)樗墓ぞ吆徒Y(jié)構(gòu)很容易被用戶掌握。對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)它無(wú)疑是一個(gè)最合適的選擇。即使是在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，Python也因?yàn)樗?ldquo;開(kāi)發(fā)人員友好性”而使其他語(yǔ)言相形見(jiàn)絀。一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家熟悉Python的可能性要比熟悉其他語(yǔ)言的可能性高得多。

　　除了Python在數(shù)據(jù)分析中那些很明顯的優(yōu)點(diǎn)(易學(xué)，大量的在線社區(qū)等等)之外，在數(shù)據(jù)科學(xué)中的廣泛使用，以及我們今天看到的大多數(shù)基于網(wǎng)絡(luò)的分析，是Python在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域得以廣泛傳播的主要原因。

　　不論是金融衍生品還時(shí)大數(shù)據(jù)分析，Python都發(fā)揮了重要的作用。就前者而言，Python能夠很好地和其它系統(tǒng)，軟件工具以及數(shù)據(jù)流結(jié)合在一起，當(dāng)然也包括R。用Python來(lái)對(duì)大數(shù)據(jù)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(jìn)行預(yù)測(cè)分析和統(tǒng)計(jì)分析。據(jù)福布斯2016年報(bào)道，與歷年相比，Python相關(guān)的大數(shù)據(jù)招聘需求同比上漲96.9%。
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