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在Python发展的过程中，学术界的研究者是很重要的一股推动力量。与传统的软件工程师不同，这些研究者的主要精力不在编写功能强大的软件，而是探索算法和验证实验结果。Python以其简洁、高效的设计深得这些人的青睐。

相比之下，很多同样优秀的语言就没有这么合适。例如C++虽然性能强大，但语法复杂，不适合非专业程序员使用；Java虽然稳健，但繁琐的编程体验限制了它在学术研究中的吸引力；MATLAB尽管在数值计算领域非常强大，但其闭源且昂贵的许可费用限制了学术界和个人开发者的广泛使用；而Perl虽然曾经在生物信息学等领域有过辉煌的历史，但它的可扩展性不足，很难胜任大规模项目和协同开发的需求。相比之下，Python的开放性和灵活性让它在学术界的竞争中脱颖而出。

在这种背景下，NumPy和SciPy等基础工具库应运而生。这些库以开源方式开发，专注于数值计算和科学计算，迅速满足了科研人员的需求。工具链的完善让更多开发者开始选择Python，并推动了后续更高级的工具和框架的出现。这种正向循环的网络效应，使得Python逐渐成为相关领域的事实标准。