Python包含一些高级库
Python广泛用于科学计算。它包含许多分析库。库功能如下
Python拥有的分析库如下：
数据分析
统计分析
数值计算
机器学习
可视化
数据处理支持
Python可以很好地集成语音和图像数据。这是因为它的固有特性支持非常规和非结构化数据的数据处理。在分析来自社交媒体的数据时，这是一个非常普遍的大数据需求。这就是Python和大数据相互作用的方式
Python是一个完整的软件包
Python是一个功能强大的软件包，可满足各种数据科学和数据分析要求。一些软件包包括
SciPy：用于技术和科学计算，SciPy有各种模块，例如：线性代数 优化 集成 特殊函数 插值 信号和图像处理 快速傅氏变换算法（FFT） ODE解算器
Pandas：这个库帮助进行数据分析。它还提供了处理数据结构和操作(如对数值表和时间序列的操作)的广泛函数。
NumPy：这个库是Python和科学计算的重要组成部分。它用高级数学函数辅助矩阵。它支持多维数组，并且可以轻松地与多个数据库集成在一个环境中。它还支持线性代数、傅里叶变换、随机数处理等。
Mlpy：这是一个机器学习库，在SciPy或NumPy之前工作。Mlpy解决了某些与机器学习相关的问题，例如在可再现性、模块性、可维护性、效率和可用性之间获得合理的折衷。
Matplotlib：这个Python库帮助2D绘图，用于具有跨各种平台的交互式环境的硬拷贝发布格式。它支持几个特性，如生成图、直方图、条形图、误差图、散点图、功率谱等。
Theano：它是一个专门为数值计算而设计的Python库。它有助于定义和优化，并计算包含多维数组的数学表达式。
NetworkX：用于研究图形，帮助生成、操作和研究：Dynamics Structure 复杂网络的功能
SymPy：这个Python库用于符号计算，包括以下特性：基本符号算术 代数 微积分学 量子物理学 离散数学 多种格式的计算机代数功能
Scikit-learn：这是另一个补充SciPy和NumPy的机器学习库。它的特点是：用于梯度增强、向量机、DBSCAN和随机森林的聚类算法
TensorFlow：这是一个开源软件库，Python支持机器学习任务。它能够为以下目的构建神经网络：解码模式 检测模式 寻找相关性 学习与推理
Python与Hadoop的兼容性
到目前为止，很明显Python和大数据彼此配合得非常好。同样，Hadoop和大数据是同义词。为了与这种组合很好地结合，Python已经被设计成与大数据和Hadoop兼容。Python有Pydoop包，可以访问HDFS API。它还可以编写Hadoop MapReduce程序。Pydoop可以用最少的努力解决与大数据相关的复杂问题。
数据可视化
Python天生具有广泛的可视化特性。它最近增强了它的数据可视化包。Matplotlib奠定了可视化的基础，在此基础上创建了各种库，如Seaborn、ggplot、panda绘图等。这将帮助您创建图表、可用于web的交互式图表和图形图表。Python允许您使用TabPy来集成Tableau，您还可以使用win32com和Pythoncom来集成QlikView。这两种工具都是大数据的可视化工具。