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python數(shù)據(jù)分析 | 重新認(rèn)識數(shù)據(jù)分析中的三劍客？

數(shù)據(jù)分析三劍客

數(shù)據(jù)分析就是讓數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值，通過數(shù)據(jù)的篩選、匯總等等操作從而分析或預(yù)測出事件的變化規(guī)律。python語言在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域同樣扮演者比較強(qiáng)大的角色，其中被樹枝的主要有三個(gè)擴(kuò)展庫用來做數(shù)據(jù)分析，分別是：pandas、numpy、matplotlib，其中，pandas主要是用作提煉數(shù)據(jù)使用、numpy則提供強(qiáng)大的科學(xué)計(jì)算、matplotlib負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)可視化的操作，三者并成為python數(shù)據(jù)分析界的三大劍客。

pandas數(shù)據(jù)提煉庫

在之前操作excel數(shù)據(jù)時(shí)已經(jīng)接觸過了pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)提煉的使用，它可以直接將excel文檔中的數(shù)據(jù)讀取過來并轉(zhuǎn)換成python中的dataframe對象。直接對dataframe對象進(jìn)行操作便可以完成對數(shù)據(jù)的操作，同時(shí)他也支持除excel之外的一些文件格式的數(shù)據(jù)讀取、提煉的操作等，比如csv文件格式的數(shù)據(jù)提煉。提取符合條件的數(shù)據(jù)供后續(xù)的分析使用。

numpy科學(xué)計(jì)算庫

numpy是一個(gè)處理數(shù)組模塊、更是數(shù)據(jù)分析過程的核心，并且可以支持二維數(shù)組、實(shí)現(xiàn)矩陣等。
1）數(shù)組的創(chuàng)建
2）有關(guān)數(shù)組的屬性和函數(shù)
3）數(shù)組元素的獲取--普通索引、切片、布爾索引和花式索引
4）統(tǒng)計(jì)函數(shù)與線性代數(shù)運(yùn)算
5）隨機(jī)數(shù)的生成

matplotlib數(shù)據(jù)可視化庫

matplotlib是數(shù)據(jù)可視化重要的工具，將分析的數(shù)據(jù)通過折線圖、直方圖、散點(diǎn)圖等可視化的方式直接將數(shù)據(jù)的變化展示在用戶的面前，給用來帶來更直觀的感受。

總結(jié)

對數(shù)據(jù)分析三劍客有一個(gè)簡單的認(rèn)識，后續(xù)將逐步在編程實(shí)例中引入pandas,numpy,matplotlib的使用。


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