这篇文章主要介绍“Python常见的数据分析库有哪些”，在日常操作中，相信很多人在Python常见的数据分析库有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python常见的数据分析库有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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Pandas
Pandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometrics from Multidimensional data)。
在Pandas之前，Python主要用于数据迁移和准备。它对数据分析的贡献更小。 Pandas解决了这个问题。使用Pandas可以完成数据处理和分析的五个典型步骤，而不管数据的来源 - 加载，准备，操作，模型和分析。Python Pandas用于广泛的领域，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。
Pandas的主要功能：
快速高效的DataFrame对象，具有默认和自定义的索引；
将数据从不同文件格式加载到内存中的数据对象的工具；
丢失数据的数据对齐和综合处理。重组和摆动日期集；
基于标签的切片，索引和大数据集的子集；
可以删除或插入来自数据结构的列；
按数据分组进行聚合和转换；
高性能合并和数据加入；
时间序列功能；
总的来说，Pandas比较适合用作数据的预处理和数据结构的处理。
NumPy
NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
NumPy的主要功能：
快速高效的多维数组对象ndarray
用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数
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
用于将C、C++、Fortran代码集成到python的工具
与线性代数有关的操作；
NumPy 拥有线性代数和随机数生成的内置函数；
总的来说，NumPy适合用于科学计算和机器学习等大型计算工程，甚至成了MatLab的优秀替代者。
SciPy
SciPy是一个开放源码的BSD许可的数学，科学和工程库。 SciPy库依赖于NumPy，它提供了便捷且快速的N维数组操作。构建SciPy库的主要原因是，它能与NumPy数组一起工作，并提供了许多用户友好和高效的数字实践，例如:数值积分和优化的例程。
Matplotlib
Matplotlib是一个Python 2D绘图库，可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。
Matplotlib主要用于数据分析最后的数据可视化。当然目前有很Matplotlib的替代者，比如Pychart、echarts。
到此，关于“Python常见的数据分析库有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
