概述

该系列是关于《利用Python进行数据分析》的学习笔记。

涉及内容

主要介绍如何利用Python来进行数据控制、处理、整理、分析等方面的内容，涉及了多个在数据分析中常用的Python库：

• NumPy
  NumPy是Python科学计算的基础包，本书大部分内容都基于NumPy以及构建于其上的库。
• pandas
  pandas在吸收NumPy高性能的数组计算功能之外，还提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。
• matplotlib
  matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的Python库。
• SciPy
  SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合。
  此外，还介绍了一种交互式的Python编程环境：IPython。

安装配置

该部分没有遵从该书的内容，通过安装Spider来获得IPython环境。
具体而言，我安装Spider的环境是在Windows 10的64位机器侠进行的，安装过程可以参看Installation - Spyder 2.3。
之后，进入到Spyder的IDE环境中，输入如下代码进行测试：

import numpy as np
import matplotlib.pylab as pylab
pylab.plot(np.arange(10))

运行成功，得到如下图片：

test-1.png

相关数据

本书的代码及数据都存放在pydata-book - github上，记得下载吼。