前言

Python之所以这么流行，这么好用，就是因为Python提供了大量的第三方的库，非常方便，而且还开源免费。

学Python的同学里估计有30%以上是为了做数据分析师或者数据挖掘，所以数据分析相关的库一定要熟悉，那么常用的Python数据分析库有哪些呢？

1.NumPy

NumPy是Python科学计算的基础包，它提供：

快速高效的多维数组对象ndarray；

直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数；

用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具；

线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成。

2.Pandas

大名鼎鼎的Pandas可以说只要做数据分析的，无人不知无人不晓,因为它太重要了.Pandas库提供了我们很多函数,能够快速的方便的,处理结构化的大型数据,不夸张的说，Pandas是让Python成为强大的数据分析工具的非常重要的一个因素。

而且对于金融行业，比如基金股票的分析师来说,pandas提供了高性能的时间序列功能和一系列的工具,可以自由的灵活的处理数据,一次使用你就会爱上它。

之前小编有系统介绍Pandas,点击【Pandas】查看

3.Matplotlib

matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的Python库,它和下面我们要讲的IPython结合的很爽,绝对是好基友,提供了一种非常好用的交互式的数据绘图环境。

4.IPython

IPython是Python科学计算标准工具集的组成部分,它可以把很多东西联系到一起,有点类似一个增强版的Python shell。

目的是为了提高编程，测试和调试Python代码的速度，好像很多国外的大学教授，还有Google大牛都很喜欢用IPython，确实很方便，至少我在分析数据的时候，也是用这个工具的，而且不用print,回车就能打印。

Python 数据分析的优势

1、语法简单精练。

2、有很多功能强大的库。

3、功能强大。从特性观点来看，Python 是一个混合体。丰富的工具集使它介于传统的脚本语言和系统语言之间。Python 不仅具备所有脚本语言简单和易用的特点，还提供了编译语言所具有的高级软件工程工具。

4、不仅适用于研究和原型构建，同时也适用于构建生产系统。研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具，会给企业带来非常显著的组织效益，并降低企业的运营成本。

5、Python 是一门胶水语言。Python 程序能够以多种方式轻易地与其他语言的组件“粘接”在一起。例如，Python 的 C 语言 API 可以帮助 Python 程序灵活地调用 C 程序。这意味着用户可以根据需要给 Python 程序添加功能，或者在其他环境系统中使用 Python。

面对如此前景诱人又轻松易懂的Python数据分析，难道你还没动心吗？赶快行动起来吧！！！

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