Python3 資料分析（一）相關庫介紹

這些庫都是第三方庫，python自帶的標準庫中沒有，所以要先安裝才能使用：

第三方庫名稱

簡介numpy

提供陣列支援，以及相應的高效的處理函式

scipy

提供矩陣支援，以及矩陣相關的數值計算模組

matplotlib

強大的資料視覺化工具、繪相簿

pandas

強大、靈活的資料分析和探索工具

statsmodels

統計建模和計量經濟學，包括描述統計、統計模型估計和推斷

scikit_learn

支援回歸、分類、聚類等的強大的機器學習庫

keras

深度學習庫，用於建立神經網路以及深度學習模型

gensim

用來做文字主題模型的庫，文字挖掘可能用到

python並沒有提供陣列功能，雖然列表可以完成基本的資料功能，但它不是真正的陣列，而且在資料量較大的時候，使用列表的速度會讓人慢的難受。numpy提供了真正的陣列功能，以及對資料進行快速處理的函式。numpy還是很多更高的第三方庫的依賴庫。

numpy學習教程：numpy中文文件、易百教程——numpy教程、菜鳥教程——numpy教程

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
a = np.array([2, 0, 1, 5]) # 建立乙個一維陣列
print(a) # 輸出一維陣列a：[2 0 1 5]
print(a[3]) # 輸出第四個元素：5
print(a[:3]) # 輸出前三個元素：[2 0 1]
print(a.min()) # 輸出最小值：0
a.sort() # 將a的元素從小到大排序，此操作會直接修改a，因此這時a變成了[0 1 2 5]
print(a)
b = [1, 2, 3] # 建立乙個列表
print(b) # 輸出列表：[1,2,3]
print(min(b)) # 輸出最小值：1
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 建立乙個二維陣列
print(c)
print(c * c) # 輸出陣列的平方陣
d = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
print(d)

執行結果：

[2 0 1 5]
5[2 0 1]
0[0 1 2 5]
[1, 2, 3]
1[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[ 1 4 9]
[16 25 36]]
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

scipy提供了真正的矩陣，以及大量基於矩陣運算的物件和函式。

scipy包含的功能有最優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函式、快速傅利葉變換、訊號處理和影象處理、常微分方程求解和其他科學與工程常用的計算。

scipy依賴於numpy，因此安裝scipy之前要先安裝numpy。

學習教程參考：scipy學習教程

matplotlib是乙個繪相簿，用於資料的視覺化，它主要用於二維繪圖，也可以進行簡單的三維繪圖。

因為matplotlib預設的字型是英文本型，所以中文會無法正常顯示，解決的辦法是在作圖之前手動指定預設字型為中文字型，如黑體（simhei）：

plt.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei']  # 修改matplotlib的預設字型為黑體，以正常顯示中文

另外，儲存作圖影象時，負號有可能顯示不正常，可通過以下**解決：

plt.rcparams['axes.unicode_miuus'] = false  # 解決儲存影象時，負號（-）顯示為方塊的問題

小建議：有時間可以多去matplotlib提供的「畫廊」看看它做出來的漂亮效果（畫廊：

學習教程：numpy matplotlib庫

pandas是python下最強大的資料分析和探索工具。它包含高階的資料結構和精巧的工具，使得在python中處理資料非常快速和簡單。pandas構建在numpy之上，它使得以numpy為中心的應用很容易使用。

pandas的功能非常強大，支援類似於sql的資料增、刪、查、改，並且帶有豐富的資料處理函式；支援時間序列分析功能；支援靈活處理缺失資料等。可以閱讀pandas主要作者之一wes mckinney寫的《利用python進行資料分析》一書，學習更詳細的內容。

學習教程：pandas教程

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