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不是说百度啥都 有的 
Python是一种解释型、动态语言，具有明确而高效的语法。Python具有良好的REPL（Read-Eval-Print Loop，‘读取-求值-输出’循环），还可以通过dir()和文档字符串从REPL中开发新模块。这是程序员更偏向于Python而不是C、C++或Java的 一个原。Python社区于90年代中期投入精力开发了Numeric，它是“Python的一个扩展，以使其像Matlab那样自然地支持数值分析” 。Numeric后来演变成为NumPy。几年后，Matlab的绘图功能通过matplotlib库被移植到Python中。科学计 算的库围绕NumPy和matplotlib建立，并打包成SciPy包。Python在类 Matlab的数组操作和绘图功能上的支持，是它比Perl和Ruby更受到青睐的主要原因。除了前面提到的把 Matlab的特性移植到Python的工作外，近期的工作已经把一些R和Mathematica中流行的特性移植到了Python。R语言中的数据框和相关操作（来自plyr和reshape包）已经由pandas库实现。scikit-learn项目呈现了许多机器学习算法的通用接口，类似于R中的caret包。Mathematica/Sage中“notebook”的概念已经由IPython notebooks实现。
数据科学是关于数据的科学，为研究探索数据界奥秘的理论、方法和技术。数据科学在20世纪60年代已被提出，只是当时并未获得学术界的注意和认可，1974年彼得诺尔出版了《计算机方法的简明调查》中将数据科学定义为：“处理数据的科学，一旦数据与其代表事物的关系被建立起来，将为其他领域与科学提供借鉴”。1996年在日本召开的“数据科学、分类和相关方法”，已经将数据科学作为会议的主题词。2001年美国统计学教授威廉克利夫兰发表了《数据科学：拓展统计学的技术领域的行动计划》，因此有人认为是克利夫兰首次将数据科学作为一个单独的学科，并把数据科学定义为统计学领域扩展到以数据作为现金计算对象相结合的部分，奠定了数据科学的理论基础。
[人工智能]什么是真正的数据科学？来自一位数据科学家的解读
