初學者想學資料分析，這五個Python庫，簡直就是為初學者量身定製

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如果你已經決定把Python作為你的程式設計語言，那麼，你腦海中的下一個問題會是："進行資料分析有哪些Python庫可用？"

Numpy

 

對於科學計算，它是Python建立的所有更高層工具的基礎。以下是它提供的一些功能：

1. N維數組，一種快速、高效使用記憶體的多維陣列，它提供向量化數學運算 。

2. 你可以不需要使用迴圈，就對整個數組內的資料行標準數學運算。

3. 非常便於傳送資料到用低級語言（如C或C++）編寫的外部庫，也便於外部庫以Numpy數組形式返回資料。

NumPy不提供進階資料分析功能，但有了對NumPy數組和面向數組的計算的理解，能協助你更有效地使用像Pandas之類的工具。

Scipy

 

Scipy庫依賴於NumPy，它提供便捷和快速的N維向量數組操作。SciPy庫的建立就是和NumPy數組一起工作，並提供許多對方便使用的和有效數值常式，如：數值積分和最佳化。SciPy提供模組用於最佳化、線性代數、積分以及其它資料科學中的通用任務。

Pandas

 

Pandas包含進階資料結構，以及和讓資料分析變得快速、簡單的工具。它建立在NumPy之上，使以NumPy為中心的應用變得簡單。

1. 帶有座標軸的資料結構，支援自動或明確的資料對齊。這能防止由於資料沒有對齊，以及處理不同來源的、採用不同索引的資料而產生的常見錯誤。

2. 使用Pandas更容易處理缺失資料。

3. 合并流行資料庫（如：基於SQL的資料庫）中能找到 的關係操作。

Pandas是進行資料清洗/整理（data munging）的最好工具。

Matplotlib

 

Matlplotlib是Python的一個可視化模組。它讓你方便地製作線條圖、餅圖、柱狀圖以及其它專業圖形。使用Matplotlib，你可以定製所做圖表的任一方面。在IPython中使用時，Matplotlib有一些互動功能，如：縮放和平移。它支援所有的作業系統下不同的GUI後端（back ends），並且可以將圖形輸出為常見地向量圖和圖形格式，如：PDF、SVG、JPG、PNG、BMP和GIF等。

Scikit-learn

 

Scikit-learn是一個用於機器學習的Python模組。它建立在Scipy之上，提供了一套常用機器學習演算法，讓使用者通過一個統一的介面來使用。Scikit-learn有助於你迅速地在你的資料集上實現流行的演算法。

最後小編推薦一門對於初學者比較友好的一本資料分析書籍《利用Python進行資料分析》

 

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