摘要：Python 已经成为数据科学的首选语言，这得益于其可读性、灵活性和强大的生态系统。即使是官方 Python 文档——虽然没有直接提到“数据科学”——也揭示了 Python 在数据清洗、分析、建模和自动化等任务上的卓越特性。

Python 已经成为数据科学的首选语言，这得益于其可读性、灵活性和强大的生态系统。即使是官方 Python 文档——虽然没有直接提到“数据科学”——也揭示了 Python 在数据清洗、分析、建模和自动化等任务上的卓越特性。

文档说：
“您可能希望对大量文本文件进行搜索和替换……”

数据科学链接：
数据科学家不断清理和预处理大量数据集。Python 自动化这些任务比 shell 脚本或手动步骤更有效。

为什么这很重要：
轻松处理混乱的 CSV 文件、日志和 API
- 自动化整个 ETL 管道

文档说明：
内置高级数据类型，如灵活的数组和字典。

数据科学链接：
Python 的内置类型（如列表、集合、字典）以及 NumPy 等库使得操作结构化和非结构化数据变得轻松。

为什么这很重要：
原生处理矩阵、JSON 和时间序列
比 Java/C++行数更少

文档说明：
“解释器可以用于交互式操作……它也是一个方便的桌面计算器。”

数据科学链接：
Jupyter Notebooks（基于 Python 的 REPL 构建）支持探索性数据分析、模型原型设计和即时反馈。

为什么这很重要：
- 随时测试假设
- 在一个地方整合代码、笔记和可视化

文档说明：
“标准模块大量用于文件 I/O、系统调用……”

数据科学链接：
内置模块（`csv`、`json`、`os`）和外部模块（`pandas`、`matplotlib`）减少了编写样板代码的时间。

为什么这很重要：
- 1-2行即可加载数据
- PyPI 上有 400K+个包可用

文档说明：
“易于添加新的内置函数或模块……以实现最大速度。”

数据科学链接：
Python 与 C/CUDA 集成，以实现性能关键的计算。

为什么这很重要：
- 库如 NumPy、SciPy 和 Numba 在底层使用原生代码
- 深度学习中的 GPU 加速（通过 TensorFlow、PyTorch）

文档说明：
“用 Python 编写的程序通常比等价的 C/C++/Java 程序更短。”

数据科学链接：
易读的语法可以加快协作、调试和原型设计。

数据科学链接：
一键编写，到处运行。在学术、企业和开源社区中得到广泛支持。

来源：自由坦荡的湖泊AI一点号