>>21
pythonには特にはデータ解析能力は無い。

ベクタや行列等のデータブロックを手軽に扱うnumpyやscipyといったライブラリが豊富に存在し、pipなどのパッケージマネージャで簡単にインストール出来る点。
そしてC言語等によって生成されたバイナリモジュールとのリンクが
実に簡単に出来るといった使い勝手がpythonの強みである。

さらにnumpyにはC言語用のAPIが豊富に取り揃えられており
C言語側から生成したnumpyメモリブロックをpython側に解放を含めて委ねる事が可能。
高速な処理が必要であればC側で幾らでも簡単に高速化出来る。

scipyやpython-opencv,Tensorflow等はそれを利用しているだけ。

ちなみにpython自体は非常に低速であり、また高速化しようにも
マルチスレッドにおいても通常GILのかかった擬似マルチスレッドのため
複数のCPUコアを効果的に活かせないという問題点があり
multiprocessingモジュールを使うなど面倒くさいデッドノウハウを要求される。
この点は以前から問題視されているが、通常pythonを使う人々は
C/C++の使い手でもあるため、いよいよとなればそこだけCで書けば済む話であり
あまり真剣に改良されてはいない。