Python是這些庫的API binding，使用Python是因為CPython的膠水語言特性，要開發壹個其他語言到C/C++的跨語言接口，Python是最容易的，比其他語言的ffi門檻要低不少，尤其是使用Cython的時候。其他語言的ffi許多都只能導入C的函數入口點，復雜的數據結構大多只能手工用byte數組拼起來，如果還需要回調函數輸入那就無計可施了。而CPython的C API是雙向融合的，可以直接對外暴露封裝過的Python對象，還可以允許用戶通過繼承這些自定義對象來引入新特性，甚至可以從C代碼當中再調用Python的函數（當然，也有壹定的條件限制）。不過這也是PyPy這樣的JIT解釋器的壹個障礙。
而且Python歷史上也壹直都是科學計算和數據分析的重要工具，有numpy這樣的底子，因為行業近似所以選擇API binding語言的時候會首選Python，同時復用numpy這樣的基礎庫既減少了開發工作量，也方便從業人員上手。