পাইথন কেন?

গত কয়েক দশকে বৈজ্ঞানিক গাণিতিক কাজ সহ বড় ডাটাসেট এর এ্যানালাইসিস এবং ভিজুয়ালাইজেশনের জন্য পাইথন খুবই উদিত হয়েছে। এটা সম্ভবত পাইথনের প্রবক্তাদের বিস্মিত করেছে কারন ভাষাটি ডাটা এ্যানালাইসিস অথবা বৈজ্ঞানিক হিসাব করার কথা মাথায় রেখে তৈরী করা হয়েছিলো না।

ডাটা সাইন্সের জন্য পাইথনের উপযোগিতা মূলত এর বড় এবং তৃতীয় পক্ষের সক্রিয় প্যাকেজ বাস্তুতন্ত্র থেকে তৈরী হয়েছে। একই জাতীয় এ্যারে ভিত্তিক ডাটা নিয়ে কাজ করার জন্য NumPy, ভিন্নধার্মিক লেবেলযুক্ত ডাটা এর জন্য Pandas, সাধারণ গাণিতিক কাজের জন্য SciPy, ডাটা ভিজুয়ালাইজেশনের জন্য Matplotlib, ইন্টারেক্টিভ কোড এক্সিকিউশন ও শেয়ার করার জন্য IPython, মেশিন লার্নিং এর জন্য Scikit-Learn এবং বিভিন্ন টুলস যা পরবর্তীতে আলোচনা করা হবে।

পাইথন ২ বনাম পাইথন ৩

এই বইতে পাইথন ৩ এর সিনট্যাক্স ব্যবহার করা হয়েছে যেখানে কিছু ভাষাভিত্তিক পরিবর্ধন রয়েছে যা ২.x সিরিজের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়। যদিও ২০০৮ সালে পাইথন ৩.০ প্রথম মুক্তি পায়, এর সাথে মানিয়ে নেয়ার হার টা তুলনামূলক ধীরগতির ছিলো। বিশেষ করে বৈজ্ঞানিক এবং ওয়েব ডেভেলপমেন্ট কমিউনিটিতে। অনেক গুরুত্বপূর্ণ তৃতীয় পাক্ষিক লাইব্রেরীগুলো নতুন সংস্করনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ করতে সময় লেগে যাচ্ছিলো বলে এটা হওয়াটা স্বাভাবিক ছিলো। এরপর ২০১৪ সালের প্রথমদিকে ডাটা সাইন্স বাস্তুতন্ত্রের বেশিরভাগ গুরুত্বপূর্ণ তৃতীয় পাক্ষিক লাইব্রেরীগুলো পাইথন ২ এবং ৩ উভয়ের সাথে পরিপূর্ণ সামঞ্জস্যতা পেতে শুরু করে। এজন্য এই বইতে পাইথন ৩ এর সিনট্যাক্স ব্যবহার করা হবে। যদিও বইটির কোড অংশের বিশাল পরিমাণ কোনো পরিবর্তন ছাড়াই পাইথন ২ তেও রান করবে।