機器學習和數(shù)據(jù)分析之間的差異有些難以言明，但二者最主要的不同就在于，比起模型的可解釋性，機器學習更加強調(diào)預測的準確性；而數(shù)據(jù)分析則更加看重模型的可解釋性以及統(tǒng)計推斷。Python，由于更看重預測結果的準確性，使其成為機器學習的一把利器。

　　雖然Python本身更傾向于機器學習， 但它還是有很多包可以進一步優(yōu)化這一屬性。PyBrain 是一個模塊化的機器學習資源庫，其中包含很多有效的算法可以滿足機器學習任務的需要。除了很多直觀靈活的算法，這個資源庫還內(nèi)置很多環(huán)境可以用來檢驗和比較這些機器學習算法的效果。

　　Scikit-learn 可能是 Python 最受歡迎的機器學習資源庫了?；?Numpy 和 Scipy ，scikit-learn 提供大量用于數(shù)據(jù)挖掘和分析的工具，從而提高了 Python 本就出色的機器學習可用性。NumPy 和 SciPy 各自為戰(zhàn)，雖然它們是 Python 中數(shù)據(jù)分析的核心部分，但數(shù)據(jù)分析家更可能僅僅原生地去使用它們，而不是基于一個更高的角度。 Scikit-learn 卻將二者結合成為一個機器學習資源庫，同時也降低了大家的學習門檻。

　　在數(shù)據(jù)分析領域，Python 也因幾個庫而包受推崇。作為其中最為著名的庫之一，Pandas為Python 提供了高性能處理的數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)分析工具。如同其他很多 Python 的庫一樣，從你著手一個新項目到真正做些有價值的工作這過程的時間將會因它大大縮短。

　　不管你想解決什么類型的問題， Python都有功能相近的資源庫可以使用。每種編程語言都有很多的分支、模塊、集成開發(fā)環(huán)境和算法，以至于你難以出什么大的紕漏。不過要是你希望使用一個靈活性強，擴展性好，多功能又能勝任機器學習和數(shù)據(jù)分析工作的編程語言， Python 絕對是明智之選。

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