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在众多解释性语言中，Python最大的特点就是拥有一个巨大而活跃的科学计算社区，进入21世纪以来，在行业应用和学术研究中采用python进行科学计算的势头越来越猛。
如果你想用别人做好的成熟的轮子，那 python 是不二之选。因为 python 轮子多而且全，比如 numpy，scipy，scikit learn，gensim 等等都是成熟的轮子。 这些库使得Python成为数据处理任务的一大替代方案，也是与其他开源和商业领域特定编程语言工具（如R MATLAB SAS Stata等）不一样的特点。 结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以使用Python着一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
作为一个科学计算平台，python的成功部分源于其能够轻松地集成C C++以及Fortran代码。大部分现代计算环境都利用了一些Fortran和C库来实现线性代数，优化，积分，快速傅里叶等等算法。numpy库也是，他们之间的协作是快速便捷的。
当然他也有一些缺点，由于Python是一种解释性语言，大部分Python代码都要逼用Java C++这种编译型语言慢得多。
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