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1、Python使用C语言开发，但是Python不再有C语言中的指针等复杂的数据类型。
2、Python具有很强的面向对象特性，而且简化了面向对象的实现。它消除了保护类型、抽象类、接口等面向对象的元素。
3、Python代码块使用空格或制表符缩进的方式分隔代码。
4、Python仅有31个保留字，而且没有分号、begin、end等标记。
5、Python是强类型语言，变量创建后会对应一种数据类型，出现在统一表达式中的不同类型的变量需要做类型转换。
1.数据的分析与处理 Analysis and Processing of Data
一般情况，Python被用来做Analysis。可以根据数据分析与统计的需要灵活使用。Python也是做数据分析主流的工具，”matplotlib”可以绘制数据图表，强大的2D绘图工具，我们经常会用到做描述统计用到的直方图、散点图、条形图等，几行代码即可出图。我们日常看到的K线图、月线图也可用matplotlib绘制。不管是金融、经济、统计、会计，还是其他行业的数据分析领域，这是一个必备的课程。
不仅如此，您还可以用它来用于数据挖掘工作，
还有Pandas也是Python在做数据分析时常用的包，很好用的数据分析的开源工具。Pandas可对较为复杂的二维或三维数组进行计算，同时还可以处理关系型数据库中的数据，和R语言相比，data.frame计算的范围要远远小于Pandas中的DataFrame的范围，这也从另一个侧面说明Python的数据分析功能要强于R。
SciPy是python的一个包，它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等. 还有许许多多这样的包文件作为学术研究的，不一一叙述。
2.AI人工智能开发领域
python能在AI上运用它，因为Python有很多现成的库以及数据分析能力。比如：Neural Network 和 Deep Learning，python的包可以满足一切需求。Python也是面向对象的动态语言，比较适合于学术研究及科学计算。不过AI上领域的研究不仅仅是python一种语言，还有其他语言，Python提供了许许多多的API，这也使得python成为一种比较方便的语言，比如sklearn模块等等。调用方便、科学计算功能，学术研究等，为python的强大做了铺垫。
不仅如此，python还应用于机器学习（learning machine)，数据分析，编程开发等领域。唯一网址：https://www.essayquality.com/
3.用python做计算机视觉,图像处理等
比较热门的课程是计算机视觉(computer vision)上的应用,他可以用来图像处理,这是适合一些在计算机理论上比较熟悉的，有一定的难度。
