数据剖析的数学基本在20世纪初期就已建立，但直到盘算机的涌现才使得实际操作成为能够，并使得数据剖析得以推行。数据剖析是数学与盘算机科学相结合的产品。
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Python 这类言语被称为剧本言语，因为它们能够编写简短粗拙的小顺序，即剧本。不过这彷佛在说 Python 没法构建严谨的软件似的，实在经由几年来不停改进， Python 不只具有壮大的数据处置惩罚功用，而且完全能够用它构建生产体系 。
不过因为 Python 是一种诠释型言语， 大部分 Python 代码都要比编译型言语（比方 C++ 和 Java）的代码慢很多 。所以在那些请求耽误异常小的运用中，为了尽最大能够优化机能，运用 C++ 这类更初级且低生产率的言语更值得。
关于高并发、多线程的运用顺序，Python 也不是一种抱负的编程言语 ，这是因为 Python 有一个叫 GIL（全局诠释器锁）的东西，这是一种防备诠释器同时实行多条Python 字节码指令的机制。这并不是说 Python 不能实行真正多线程并行代码，只不过这些代码不能在单个 Python 历程中实行罢了。
三、与数据剖析相干的 Python 库
NumPy
NumPy 是 Python 科学盘算的基本包，它供应：
疾速高效的多维数组对象 ndarray；
直接对数组实行数学运算及对数组实行元素级盘算的函数；
线性代数运算、随机数生成;
将 C、C++、Fortran 代码集成到 Python 的东西等。
它专为举行严厉的数字处置惩罚而发生。多为很多大型金融公司运用，以及中心的科学盘算构造如：Lawrence Livermore，NASA 用其处置惩罚一些原本运用 C++，Fortran 或Matlab 等所做的使命。
Pandas
Pandas 主要供应疾速便利地处置惩罚结构化数据的大批数据结构和函数。
Matplotlib
Matplotlib 是最盛行的用于绘制数据图表的 Python 库。
IPython
IPython 是 Python 科学盘算规范东西集的组成部分，是一个加强的 Python Shell，目标是进步编写、测试、调试 Python 代码的速率。主要用于交互式数据处置惩罚和应用matplotlib 对数据举行可视化处置惩罚。
SciPy
SciPy 是一组特地处理科学盘算中种种规范题目域的包的鸠合。主要包含以下包：
scipy.integrate: 数值积分例程和微分方程求解器；
scipy.linalg: 扩大了由 numpy.linalg 供应的线性代数例程和矩阵剖析功用；
scipy.optimize: 函数优化器以及根查找算法；
scipy.signal: 信号处置惩罚东西；
scipy.sparse: 希罕矩阵和希罕线性体系求解器；
scipy.special: SPECFUN（这是一个完成了很多经常使用数学函数的 Fortran 库）的包装器。
scipy.stats: 规范一连和离散几率散布、种种统计磨练要领和更好的形貌统计法；
scipy.weave: 应用内联 C++ 代码加快数组盘算的东西。
Python具有一个庞大而活泼的科学盘算社区
Python在数据剖析和交互、探索性盘算以及数据可视化等方面都有异常成熟的库和活泼的社区，使python成为数据处置惩罚使命主要处理方案。在科学盘算方面，python具有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython等等一系列异常优异的库和东西，特别是pandas在处置惩罚中型数据方面能够说有着无与伦比的上风，正在成为各行业数据处置惩罚使命的首选库。
python具有壮大的通用编程才能
不同于R或许matlab，python不仅在数据剖析方面才能壮大，在爬虫、web、自动化运维以至游戏等等很多范畴都有普遍的运用。这就使公司运用一种手艺完成悉数效劳成为能够，有利于各个手艺组之间的营业融会。比方，我们用python的爬虫框架scrapy爬取数据，然后交给pandas做数据处置惩罚，末了运用python的web框架django给用户作展现，这一系列使命能够悉数用python完成，能大大进步公司的手艺效力。
python是人工智能时期的通用言语
因为数据剖析是非常死板的事变，然则具有了人工智能，将处理这些题目。在人工智能炽热的本日，python已经成为了最受迎接的编程言语。得益于python的简约、雄厚的库和社区，大部分深度进修框架都优先支撑python言语编程，比方现今最炽热的深度进修框架tensorflow，它虽然是C++编写的，但对python言语支撑最好，
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