Python是数据挖掘中常用的语言，也是适合数据挖掘的语言。
1. Python语法
Python语法以简洁著称，因为Python和r一样是弱类型的语言，所以在使用变量之前不需要声明。 Python通过缩进来控制结构，这样就没有乱七八糟的大括号堆，四个空格或一个制表符可以代替大括号。
2. Python数据结构
Python的数据结构很有特点，运用字典，列表的两种数据结构具有意想不到的威力。
词典可以理解为封装的hash表，可以非常方便地处理树结构、形状的键值对。
3 .安装3. Python软件包
使用easy_install和pip一键安装Python软件包最方便，但必须手动安装这两个软件包。
4 .部分数据挖掘包
)1) Python标准库。 这里主要展示了Python处理字符串的优点。 Python的多功能属性和正则表达式支持，非常适合处理文本。
)2)数字和脚本。 这两个软件包是Python能够在数据分析中占有一席之地的重要原因。 其中，Numpy封装了基础矩阵和向量操作，而Scipy基于Numpy提供了更丰富的功能。 例如，在各种统计中常用的分布和算法可以在Scipy中迅速找到。
)3)矩阵。 该Package主要用于提供数据可视化，其功能强大，生成的图标能达到打印质量，在各种学术会议上出镜率不低。 多亏了Python，可定制性比其他图形库更高。 另一个优点是通过提供交互式数据分析，可以动态缩放图表，非常适合用作Analysis。
)4) sci工具包学习。 非常易于使用的机器学习库，非常适合快速定制原型。 封装了几乎所有的经典算法，易用性极高。