python數據分析環境

㈠ python數據分析需要哪些庫

1. NumPy
一般我們會將科學領域的庫作為清單打頭，NumPy是該領域的主要軟體庫之一。它旨在處理大型的多維數組和矩陣，並提供了很多高級的數學函數和方法，因此可以用它來執行各種操作。
2. SciPy

另一個科學計算核心庫SciPy，基於NumPy而構建，並擴展了NumPy的功能。SciPy的主要數據結構是多維數組，使用Numpy實現。該庫提供了一些用於解決線性代數、概率論、積分計算等任務的工具。
3.Pandas
Pandas是一個Python庫，提供了高級的數據結構和各種分析工具。該庫的一大特色是能夠將相當復雜的數據操作轉換為一兩個命令。Pandas提供了很多內置的方法，用於分組、過濾和組合數據，還提供了時間序列功能。所有這些方法的執行速度都很快。
4. StatsModels
Statsmodels是一個Python模塊，為統計數據分析提供了很多可能性，例如統計模型估計、運行統計測試等。你可以藉助它來實現很多機器學習方法，並探索不同的繪圖可能性。
5. Matplotlib
Matplotlib是一個用於創建二維圖表和圖形的低級庫。你可以用它來構建各種圖表，從直方圖和散點圖到非笛卡爾坐標圖。此外，很多流行的繪圖庫都為Matplotlib預留了位置，可與Matplotlib結合在一起使用。
6. Seaborn
Seaborn實際上是基於matplotlib庫構建的高級API。它為處理圖表提供了更恰當的默認選項。此外，它還提供了一組豐富的可視化圖庫，包括時間序列、聯合圖和小提琴圖等復雜的類型。
7. Plotly
Plotly是一個可以幫助你輕松構建復雜圖形的流行庫。該庫適用於互動式Web應用程序，它提供了很多很棒的可視化效果，包括輪廓圖形、三元圖和3D圖表。
8. Bokeh
Bokeh庫使用JavaScript小部件在瀏覽器中創建互動式和可伸縮的可視化圖形。該庫提供了多種圖形、樣式、鏈接圖形式的交互能力、添加小部件、定義回調以及更多有用的功能。
9. Pydot
Pydot是一個用於生成面向復雜圖形和非面向復雜圖形的庫。它作為面向Graphviz的一個介面，使用Python編寫。我們可以藉助它來顯示圖形的結構，這在構建神經網路和基於決策樹的演算法時經常會用到。

㈡ 如何利用python進行數據分析

利用Python進行數據分析的方法如下：

一、明確目標

在進行數據分析之前，首先需要明確分析的目的和目標。這有助於確定所需的數據集和所需的工具。

二、獲取數據

Python提供了多種庫，如pandas，可以從各種來源獲取數據。這些來源可以是CSV文件、資料庫、API等。使用pandas庫可以輕松讀取和處理這些數據。例如，使用pandas的read_csv函數可以輕松讀取CSV文件中的數據。

三、數據預處理

數據分析前的關鍵步驟是數據預處理。在這個階段，可能需要處理缺失值、異常值，進行數據的清洗和轉換等。Python中的pandas和numpy庫提供了強大的數據處理功能，可以方便地進行數據預處理。

四、數據分析

在數據預處理之後，可以使用Python的各種庫進行數據分析。例如，使用matplotlib進行可視化，使用seaborn進行統計圖形分析，使用sklearn進行機器學習等。這些庫提供了豐富的API和工具，可以幫助我們進行各種復雜的數據分析工作。

五、結果展示與報告

完成數據分析後，需要將結果以可視化的方式呈現出來。Python中的matplotlib和seaborn等庫可以幫助我們生成各種圖表和報告。此外，還可以使用Jupyter Notebook等工具來展示和分析結果。

舉個例子，假設我們要分析一個電商平台的銷售數據。我們可以首先使用pandas從資料庫中獲取數據，然後進行數據預處理，處理缺失值和異常值。接著，我們可以使用matplotlib和seaborn來分析銷售數據的趨勢和模式，比如哪些產品的銷售額較高，哪些地區的銷售較好等。最後，我們可以生成報告並展示我們的分析結果。在整個過程中，Python的各種庫和工具為我們提供了強大的支持，使數據分析變得簡單高效。

㈢ python做數據分析怎麼樣

我使用python這門語言也有三年了，被其簡潔、易讀、強大的庫所折服，我已經深深愛上了python。其pythonic語言特性，對人極其友好，可以說，一個完全不懂編程語言的人，看懂python語言也不是難事。

在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面，相對於R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其優勢。近年來，由於Python庫的不斷發展（如pandas），使其在數據挖掘領域嶄露頭角。結合其在通用編程方面的強大實力，我們完全可以只使用Python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。

由於python是一種解釋性語言，大部分編譯型語言都要比python代碼運行速度快，有些同學就因此鄙視python。但是小編認為，python是一門高級語言，其生產效率更高，程序員的時間通常比CPU的時間值錢，因此為了權衡利弊，考慮用python是值得的。

Python強大的計算能力依賴於其豐富而強大的庫：

• Numpy

Numerical Python的簡稱，是Python科學計算的基礎包。其功能：

1. 快速高效的多維數組對象ndarray。

2. 用於對數組執行元素級計算以及直接對數組執行數學運算的函數。

3. 線性代數運算、傅里葉變換，以及隨機數生成。

4. 用於將C、C++、Fortran代碼集成到Python的工具。

除了為Python提供快速的數組處理能力，NumPy在數據分析方面還有另外一個主要作用，即作為在演算法之間傳遞數據的容器。對於數值型數據，NumPy數組在存儲和處理數據時要比內置的Python數據結構高效得多。此外，由低級語言（比如C和Fortran）編寫的庫可以直接操作NumPy數組中的數據，無需進行任何數據復制工作。

• SciPy

是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，主要包括下面這些包：

1. scipy.integrate：數值積分常式和微分方程求解器。

2. scipy.linalg：擴展了由numpy.linalg提供的線性代數常式和矩陣分解功能。

3. scipy.optimize：函數優化器（最小化器）以及根查找演算法。

4. scipy.signal：信號處理工具。

5. scipy.sparse：稀疏矩陣和稀疏線性系統求解器。

6. scipy.special：SPECFUN（這是一個實現了許多常用數學函數（如伽瑪函數）的Fortran庫）的包裝器。

7. scipy.stats：標准連續和離散概率分布（如密度函數、采樣器、連續分布函數等）、各種統計檢驗方法，以及更好的描述統計法。

8. scipy.weave：利用內聯C++代碼加速數組計算的工具。

註：NumPy跟SciPy的有機結合完全可以替代MATLAB的計算功能（包括其插件工具箱）。

• SymPy

是python的數學符號計算庫，用它可以進行數學表達式的符號推導和演算。

• pandas

提供了使我們能夠快速便捷地處理結構化數據的大量數據結構和函數。你很快就會發現，它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。

pandas兼具NumPy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型資料庫(如SQL)靈活的數據處理功能。它提供了復雜精細的索引功能，以便更為便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。

對於使用R語言進行統計計算的用戶，肯定不會對DataFrame這個名字感到陌生，因為它源自於R的data.frame對象。但是這兩個對象並不相同。R的data.frame對象所提供的功能只是DataFrame對象所提供的功能的一個子集。也就是說pandas的DataFrame功能比R的data.frame功能更強大。

• matplotlib

是最流行的用於繪制數據圖表的Python庫。它最初由John D. Hunter（JDH）創建，目前由一個龐大的開發人員團隊維護。它非常適合創建出版物上用的圖表。它跟IPython（馬上就會講到）結合得很好，因而提供了一種非常好用的互動式數據繪圖環境。繪制的圖表也是互動式的，你可以利用繪圖窗口中的工具欄放大圖表中的某個區域或對整個圖表進行平移瀏覽。

• TVTK

是python數據三維可視化庫，是一套功能十分強大的三維數據可視化庫，它提供了Python風格的API，並支持Trait屬性(由於Python是動態編程語言，其變數沒有類型，這種靈活性有助於快速開發，但是也有缺點。而Trait庫可以為對象的屬性添加檢校功能，從而提高程序的可讀性，降低出錯率。) 和NumPy數組。此庫非常龐大，因此開發公司提供了一個查詢文檔，用戶可以通過下面語句運行它：

>>> from enthought.tvtk.toolsimport tvtk_doc

>>> tvtk_doc.main()

• Scikit-Learn

是基於python的機器學習庫，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基礎上，操作簡單、高效的數據挖掘和數據分析。其文檔、實例都比較齊全。

小編建議：初學者使用python(x, y)，其是一個免費的科學和工程開發包，提供數學計算、數據分析和可視化展示。非常方便！

其官網：www.pythonxy.com（由於某種原因，國內上不去，需要翻牆）

下載地址：ftp://ftp.ntua.gr/pub/devel/pythonxy/（小編到網上搜到的一個地址，親測可以用）

下圖展示了python(x, y) 強大功能。