那么为什么是 Python 呢？根据我的经验，Python 是最容易学习的编程语言之一。现在需要快速迭代整个过程，与此同时，数据科学家不需要深入了解这种语言，因为他们可以快速掌握它。
有多容易呢？
for anything in the_list:
print(anything)
就这么容易。Python 的语法和英语（或人类语言，而不是机器语言）语法关系密切。在 Python 的语法中没有愚蠢的大括号造成的困扰。我有一个从事质量保证（Quality Assurance）工作的同事，虽然不是软件工程师，但她可以在一天内写出产品级的 Python 代码。（真的！）
我将在下文中介绍几个基于 Python 的库。作为数据分析师和数据科学家，我们可以利用他们的杰作来帮助我们完成任务。这些不可思议的库是用 Python 实现机器学习的必备工具。
NumPy
这是一个非常有名的数据分析库。从计算数据分布的中位数，到处理多维数组，NumPy 都可以帮你完成。
Pandas
这是用来处理 CSV 文件的。当然了，你还需要处理一些表格、查看统计数据等，那 Pandas 就是可以满足你的需求的工具。
Matplotlib
把数据存储在 Pandas 的数据框后，你可能需要做一些可视化来理解数据的更多信息。毕竟一图抵千言。
Seaborn
这是另一个可视化工具，但这个工具更侧重于统计结果的可视化，比如直方图、饼图、曲线图或相关性表等。
Scikit-Learn
这是用 Python 实现机器学习的终极工具。所谓用 Python 实现机器学习指的就是这个——Scikit-Learn。所有你需要的从算法到提升的内容都能在这里找到。
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