数据分析Python

轻松玩转Python数据分析,请记住这几个常用库

2020-08-22  本文已影响0人  0Ver1

在开始Pytho数据分析之前,要掌握基础的Python语法,这叫打好基本功,然后我们要练真本事了,就是我要推荐给大家几个必备的工具库。

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**NumPy**

NumPy是Python科学计算的基础包,它给Python提供了真正的数组功能,包括多维数组,以及对数据进行快速处理的函数,Numpy还是更多高级扩展库的依赖库。

它专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织。

**Pandas**

Pandas是NumPy基于的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

不夸张的说,会Pandas一时爽,一直用一直爽,纵横数据分析领域,不论数据文件的操作还是数据库,轻轻松松处理掉。当你需要分析成百上千的Excel时,学会Pandas你可以几行代码就搞定。

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**SciPy**

另一个科学计算核心库 SciPy,基于 NumPy 而构建,并扩展了 NumPy 的功能。SciPy 的主要数据结构是多维数组,使用 Numpy 实现。该库提供了一些用于解决线性代数、概率论、积分计算等任务的工具。

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**Matplotlib**

Matplotlib是一个python 2D绘图库,可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。matplotlib可用于python脚本,python和ipython shell,Web应用程序服务器和六个图形用户界面工具包。

matplotlib试图让简单的事情变得容易和艰难。您只需几行代码即可生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。

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**IPython**

IPython是一种用于多种编程语言的交互式计算的命令shell,最初是为Python编程语言开发的,它提供增强的内省,富媒体,附加shell语法,选项卡完成和丰富的历史记录。

**requests**

requests能帮助你轻松实现http请求,它被设计为进行http调用的最简单方法。如果你的工作涉及模拟http请求,requests是你必须要掌握的python库之一。

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数据分析不求人,你将轻松玩转数据分析。如果大家觉得还有很好的库,请补充在评论区,让大家一起学习。

以上这些库的学习,在网上都很容易找到资料,有其他问题也可以留言。

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