解释如何使用Python数据分析库

Python是一种经常用于创建网站和软件、自动化任务和分析数据的计算机编程语言。

数据分析

数据分析被定义为清洗、转换和建模数据以找到对业务决策有用的信息的过程。数据分析的目标是从数据中提取有用信息并基于此信息做出决策。

在本文中，我们将解释如何使用Python数据分析库。

NumPy – 基础科学计算

NumPy是Numerical Python的缩写。n维数组是NumPy最强大的功能。该库还包括基本的线性代数函数、傅里叶变换高级随机数能力以及Fortran、C和C++的集成工具。

NumPy是一个流行的Python数据分析包。NumPy可以加快工作流程并与其他Python生态系统包（如scikit-learn）交互，这些包在底层使用了NumPy。NumPy于2000年代中期创建，作为一个更早的名为Numeric的软件包的分支。因为它的长寿，几乎每个用于Python的数据分析或机器学习软件包都以某种方式使用NumPy。

应用

在数据分析中广泛使用
创建强大的N维数组
它作为其他库（如SciPy和scikit-learn）的基础
与SciPy和matplotlib结合时，可替代MATLAB

Scipy – 基础科学计算

Scipy是一个可以用于解决各种数学方程和算法的Python库。它建立在Numpy库的基础上，提供了更多寻找科学数学公式的选择，如矩阵秩、逆、多项式方程、LU分解等。使用其高级函数可以大大减少代码的复杂性，有助于更好的数据分析。Scipy是一个交互式的Python会话，作为处理数据的库，与竞争对手（比如MATLAB、Octave、R-Lab等）相竞争。它拥有广泛的用户友好、高效和简单易用的函数，有助于解决数值积分、插值、优化、线性代数和统计等问题。

在Python中使用Scipy库创建机器学习模型的优点是它还提供了一个强大的编程语言，用于开发较不复杂的程序和应用。

应用

多维图像操作
用于解决微分方程和傅里叶变换的优化算法
线性代数

Pandas – 数据操作和分析

Pandas是其中之一，它极大地简化了数据导入和分析。

Pandas旨在结合NumPy和matplotlib的功能，提供一个用户友好的数据分析和可视化工具。除了集成外，它还显著提高了使用效果。

Pandas用于执行结构化数据操作和处理。它在数据清洗和准备方面被广泛应用。Pandas是相对较新地添加到Python中的，对增加数据科学家使用Python的程度发挥了重要作用。

应用

数据捕捉和清洗
由于它对将CSV文件加载到其数据框架格式中具有出色的支持，因此它非常适合用于ETL（提取、转换、加载）作业，用于数据转换和数据存储。
统计学、金融学和神经科学仅仅是几个学术和商业应用的示例。
例如时间序列特定功能包括日期范围生成、移动窗口、线性回归和日期变换。

Matplotlib – 绘图和可视化

数据可视化是数据科学家所需的基本技能之一。可视化技术可用于理解和解决大部分业务问题。探索性数据分析（EDA）和图形绘制是可视化的两个主要组成部分。有效的可视化能帮助用户更好地理解数据模式并更有效地解决业务问题。可视化的另一个优点是它将复杂的数据转化为更易理解的格式。

Matplotlib可以用于创建各种图表，从直方图到折线图到热图等。要在notebook中使用这些绘图功能，可以使用ipython notebook中的Pylab功能（ipython notebook -pylab = inline）。如果忽略inline选项，Pylab将ipython环境转换为类似Matlab的环境。

应用