Python在金融，數據分析，和人工智能中的應用

Python最近取得這樣的成功，並且將來彷佛還會繼續下去，這有許多緣由。其中包括它的語法、Python開發人員可用的科學生態系統和數據分析庫、易於和幾乎全部其它技術集成，以及其開源地位。前端

自從1991它出如今編程場景中，比於其餘編程語言，Python取得了少有的地位。面向對象，容易學習，使用語法，以及由此產生的低維護成本，是 Python持續得到好評的一部分緣由。開源是一個很明顯的優點，跨平臺的有效性，多目標，垃圾回收（自動的），代碼的簡潔性，以及整齊的縮進是 Python其餘的顯著的特色。react

Python在金融中的應用c++

技術創新對金融衍生品市場的效率提升作出了很大的貢獻。。。這些強大的改進只有在衍生品交易所和清算公司提供持續的高額的信息技術投資時纔有可能。——德國證券交易所集團，2008算法

在過去的十年裏，隨着自動化技術的出現，科技最終成爲傑出的金融機構，銀行，保險和投資公司，股票交易公司，對衝基金，券商等公司的一部分。根據2013年的Crosman 報告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費要高出4.2%。預計在2020年，一年的金融服務的技術成本將達到5億美圓。正值系統須要維護和不斷升級的時候，一些著名的銀行僱傭一些開發者是很正常的事情。那麼Python用在哪裏呢？編程

Python的語法很容易實現那些金融算法和數學計算，每一個數學語句都能轉變成一行Python代碼，每行容許超過十萬的計算量。數組

沒有其餘語言能像Python這樣適用於數學，Python精通於計算，以及數學和科學中的排列組合問題。Python的第二個特性是表示數字，序列和算法。好比SciPy庫，很適合用來作技術領域和科學領域的計算，SicPy庫被不少工程師，科學家和分析人員使用。NumPy，也是Python的一個擴展，它能夠很好地處理數學函數，數組和矩陣。同時，Python也支持嚴格的編碼模式，所以，使它成爲一個平衡的選擇，或者說方法。安全

使用更少的人達到相同的結果以及實現其餘編程語言不能實現的事，是Python首要的優勢。Python語法的精確和簡潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成爲處理金融行業的錯綜複雜的事務的惟一可靠的選擇。網絡

Cititec（英格蘭倫敦的職業介紹所）的技術招聘經理Stephen Grant說：跨市場風險管理和交易系統都在使用Python（有時會混合使用c++），不少銀行從創建銀行的前端到資產風險系統都會選擇使用 Python。使用Python的金融公司包括荷蘭銀行，德國證券交易所集團，Bellco信用社，摩根大通以及阿爾蒂斯投資管理。架構

Python用於分析學機器學習

近年來分析學在數據、網絡、金融等領域得到了突出的地位。應用各類軟件組合起來進行數據收集，數據管理，以及數據分析，得出的結論用做商業決策，業務需求分析等等。分析學用於研究一個產品的市場效應，銀行的貸款決定，這些都只是分析學的冰山一角。它在大數據，安全，數字和軟件分析等領域有很深遠的影響，下面是Python在分析學中的主要做用的一個延續：

在這個信息過載的世界，只有那些能夠利用解析數據的優點來得出看法的人會獲益。Python對於大數據的解釋和分析具備很重要的做用。分析公司開發的不少工具都是基於Python來約束大數據塊。分析師們會發現Python並不難學，它是一個強有力的數據管理和業務支持的媒介。

使用單一的語言來處理數據有它的好處。若是你之前曾經使用過C++或者Java，那麼對你來講，Python應該很簡單。數據分析可使用Python實現，有足夠的Python庫來支持數據分析。 Pandas 是一個很好的數據分析工具，由於它的工具和結構很容易被用戶掌握。對於大數據來講它無疑是一個最合適的選擇。即便是在數據科學領域，Python也由於它的「開發人員友好性」而使其餘語言相形見絀。一個數據科學家熟悉Python的可能性要比熟悉其餘語言的可能性高得多。

除了Python在數據分析中那些很明顯的優勢（易學，大量的在線社區等等）以外，在數據科學中的普遍使用，以及咱們今天看到的大多數基於網絡的分析，是Python在數據分析領域得以普遍傳播的主要緣由。

不論是金融衍生品還時大數據分析，Python都發揮了重要的做用。就前者而言，Python可以很好地和其它系統，軟件工具以及數據流結合在一塊兒，固然也包括R。用Python來對大數據作圖表效果更好，它在速度和幫助方面也同樣可靠。有些公司使用Python進行預測分析和統計分析。據福布斯2014年 12月29日的一篇文章報道，與歷年相比，2014年與Python相關的大數據招聘需求同比上漲96.9%。

Python在人工智能領域的應用

Python和其它好的技術同樣，在你的開發團隊像病毒同樣快速傳播，而後找到把它應用到各類應用和工具中的方式。換句話說，Python在開始時像一個黑客，而代碼任務像釘子同樣。——Mustafa Thamer，Firaxis 遊戲

而人工智能是當今的「東西」，Python在這個領域也取得了顯著的成績，在商業智能領域，Python也證實了它的實用性。回到AI這個話題，Python已經成爲一些AI算法的一部分，從簡單的雙人遊戲到複雜的數據工程任務。Python的AI庫在當今的軟件中扮演重要的角色，包括 NLYK，PyBrain，OpenCV，和AIMA。對於一些AI軟件功能，短短的一個代碼塊就足夠了。從人臉識別技術，會話接口再到其餘領域，Python正在不斷地覆蓋新領域。

當談到AI時，Python是一種現代化的選擇。爲何呢，除了通常的緣由，Python使原型設計變得更加快捷，同時具備更加穩定的架構。舉個例子，好比Scikit-learn（一個機器學習庫）。

在Python中調試是一個很快的過程。它還提供了對其餘語言的應用程序設計接口（API）。Python的大量的庫頗有幫助，可是你必須精通Python，才能很好地利用它。

Python將用於BI，它在網絡情報中也是一種力量。自動化的司法調查，安全檢查，網頁分析均可能使用Python來實現。對於BI來講，有一大堆Python可以使用的工具來使你的工做更加簡單，該語言對算法，數學方程有一個天然的傾向，使它成爲一個多用途的媒介。

Python在數學中的應用

Python 和Matlab對比：Python也在威脅着數值計算的專家級語言Matlab,不少在使用Matlab的人都在考慮轉去使用Python。Matlab 的使用成本過高了，它要檢查代碼的可移植性，你不能在另外一臺電腦上運行你的代碼。它使用專有的算法，這意味你所使用的大多數算法你是沒有辦法查看的，而只能相信它們已經正確的實現了。

同時，Matlab是科學界的支持，是不少大學的一部分，儘管由於費用緣由，有一部分你可能支付不起。而Python須要一個綜合開發環境（IDE）和額外的程序包。

Python 做爲開源程序，專門爲了簡單方便而且系統的使用。由於有第三方庫和數據類型，使得使用Python整理數據變成一件很容易的事。由於不是專有的，有了它的類和能夠自定義的函數，在程序的任何地方，你均可以根據你的需求很容易的移植Python代碼。用戶圖形界面（GUI）工具包（好比Qt），對於建立一個使人印象深入的前端頗有幫助。最後，Python提供了全方位的編程包。