Прошу не рассматривать как "провокацию", но как попытку разумно объяснить

"странную любовь" в DS к питону. Спрашивать у питонистов не стоит — ничего хорошего не будет. А у здесь у многих мог стоять выбор.

Понимание внутренней логики выбора важно для приведения общего знаменателя. В конечном итоге, задача первична, средства -- вторичны.
Исключаю безальтернативные кейсы (питон в спарке, а до скалы как до луны -- планка очень высока) или завязку на рынок ("в hh только питон нужен — значит и мне только питон").

В очередной раз сегодня погрузился в мануалы numpy & pandas.

Не могу понять, за что все это любят.
ИМХО, страшный усложненный абстракт, оторванный от железа.
К тому же, плохо читаемый при pipe обработке.

Не исключаю, что я мог быть "деформирован" С и ассемблером.
С этой точки зрения, для меня R-вские конструкции параллельным переносом приземляются на железное представление. И все моментально встает на свои места и получает подкрепление на вопрос "почему так, а не иначе".

Документацию по Julia читаешь и просто бальзам. Насколько глубоко все продумано для расчетов и какие фундаментальные ссылки в доке.

Питон для DS — кто мне объяснит его прелесть кроме "простоты обучения?" Тем более, что в большинстве случае пишут такой страшный код, что можно сразу на помойку нести.

Раньше про паскаль и бейсик так говорили.
Урок 1: объясняем цикл FOR
Урок 2: Pascal — объясняем цикл while. Basic — как сделать while с помощью for
Урок 3: Pascal — объясняем функции и области видимости. Basic — как сделать gotusub сделать пародию на функцию
и т.д.....

P.S. с питоном имел дело лет 7 и сознательно не взял его в DS.

Ответ прост. На чем учился, то и умеешь, что умеешь то и защищаешь. А тех кто глубже лезет мало. Мне, к примеру р нужен что бы красивые визуализации делать и не более а питон использую, потому что другой не умею.

это понятно, но печально. мне хочется выцепить "по существу" есть задачи, где только питон. но в них постоянно тесно и душно и хочется хоть какую-то положительную аргументацию.

Если по существу то многие просто не заморачиваются. Не все кто имеет навыки програмирования в тех или иных языках являются програмистами (профи) много кто просто его использует как доп рабочий инструмент, а на таком уровне все подв камни не принципиальны

эм, по существу начнется срач аля: эта фишка гадость и потому ее тут-то нет. А вот наша гадость - это на самом деле фишка и потому ее оставили

почему, есть пара вещей — BlockManager & GIL которые вымораживают.

Пока для ds единственное что реально понравилось с Python это scikit learn. Имхо, он реально топовый. Во всем остальном гораздо больше нравится R. В R есть mlr3 и они вроде похожи. А так статистика в Python просто ужас по сравнению с R

Вы сказали "в hh только питон нужен" — и в этом и кроется ответ, на мой взгляд. Не могу быть уверенным, что data scientist'ы прямо фанатеют от Python, но раз в куче компаний уже есть целые экосистемы на Python, то выбор невелик. А дальше получается эффект снежного кома

ок. интересует положительная мотивация (желательно техническая), а не отрицательная от безысходности

Во всем виноват он