Python因其丰富的库和简洁的语法在金融领域广泛应用，尤其在数据分析、定价和量化投资中。随着科技在金融行业的渗透，Python成为银行、投资公司等首选语言。其强大的数学计算能力、数据处理库如NumPy和SciPy使得Python在处理复杂金融事务时表现出色。数据分析师在金融行业拥有广阔就业前景，包括高薪资和多元化的就业方向，如投行、保险公司、咨询公司和基金公司等。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序语言，具有丰富和强大的库，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松联结在一起。Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。Python 开发方便，工具库丰富，尤其在科学计算方面支持很强大。
如今Python语言的学习已经上升到了国家战略的层面上。
Python语言是人工智能的基础语言，国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学Python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。
在过去的十年里，随着自动化技术的出现，科技最终成为杰出的金融机构，银行，保险和投资公司，股票交易公司，对冲基金，券商等公司的一部分。
根据2013年的Crosman 报告，与2013年相比，银行和金融公司2014年在科技上的花费要高出4.2%。预计在2020年，一年的金融服务的技术成本将达到5亿美元。正值系统需要维护和不断升级的时候，一些著名的银行雇佣一些开发者是很正常的事情。
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那么Python在金融行业中用在哪里呢？
Python的语法很容易实现那些金融算法和数学计算，每个数学语句都能转变成一行Python代码，每行允许超过十万的计算量。
没有其他语言能像Python这样适用于数学，Python精通于计算，以及数学和科学中的排列组合问题。Python的第二个特性是表示数字，序列和算法。比如SciPy库，很适合用来做技术领域和科学领域的计算，SicPy库被很多工程师，科学家和分析人员使用。NumPy，也是Python的一个扩展，它可以很好地处理数学函数，数组和矩阵。同时，
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