Python作為一門易學(xué)易用的編程語言，其就業(yè)形勢在近年來一直保持不錯的勢頭。下面來看看Python在就業(yè)市場上的表現(xiàn)。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('job_postings.csv')
# 按照職位要求中是否需要掌握Python來篩選崗位
python_jobs = data[data['Job Description'].str.contains('Python', na=False)]
# 統(tǒng)計Python崗位數(shù)量
python_jobs_count = python_jobs.shape[0]
# 計算Python崗位的薪資均值和中位數(shù)
python_jobs_mean_salary = python_jobs['Salary Estimate'].str.extract('(\d+)-\d+').astype(int).mean()
python_jobs_median_salary = python_jobs['Salary Estimate'].str.extract('(\d+)-\d+').astype(int).median()
# 繪制Python崗位數(shù)量和薪資分布的圖表
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
ax[0].bar(['Python Jobs'], [python_jobs_count])
ax[0].set_title('Number of Python Jobs')
ax[1].hist(python_jobs['Salary Estimate'].str.extract('(\d+)-\d+').astype(int).values, bins=10, alpha=0.5)
ax[1].axvline(python_jobs_mean_salary, color='red', linestyle='dashed', linewidth=1)
ax[1].axvline(python_jobs_median_salary, color='green', linestyle='dashed', linewidth=1)
ax[1].set_title('Distribution of Python Jobs Salaries')
ax[1].set_xlabel('Salary ($k)')
plt.show()

從上面的代碼和圖表可以看出，Python崗位的數(shù)量在不斷增長，且Python開發(fā)者的薪資水平也很不錯。除了傳統(tǒng)的科技行業(yè)外，Python還廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)和人工智能等領(lǐng)域，這就使得Python開發(fā)者的就業(yè)前景更加廣闊。總的來說，如果你對Python感興趣并掌握得不錯，那么在就業(yè)市場上也將有更好的機會。