使用Python进行数据分析（一）简介一、数据处理的基本内容数据分析是指控制、处理、组织和分析数据的过程。这里的“数据”是指结构化数据，比如：记录、多维数组、Excel中的数据、关系数据库中的数据、数据表等。二、说说Python语言Python是最流行的动态编程语言之一（还有Perl、Ruby等）。近年来非常流行使用Python搭建网站，比如流行的Python网页框架Django。像Python这样的语言被称为脚本语言，因为它们允许你编写短小、粗糙的小程序，称为脚本。然而，这似乎是说Python无法构建严谨的软件。事实上，经过几年的不断完善，Python不仅具有强大的数据处理功能，还可以用于构建生产系统。然而，由于Python是一种解释型语言，因此大多数Python代码比C++和Java等编译型语言的代码要慢得多。所以在那些对延迟要求非常低的应用程序中，为了尽可能地优化性能，使用C++这样的底层和低生产率的语言是比较值得的。对于高并发、多线程的应用程序，Python并不是一种理想的编程语言，因为Python有一个叫做GIL（全局解释器锁）的东西，可以防止解释器同时执行多个Python语句。部分代码指令的机制。这并不是说Python不能执行真正的多线程并行代码，只是这样的代码不能在单个Python进程中执行。3、数据分析相关的Python库NumPyNumPy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；直接对数组进行数学运算，对数组进行元素级计算的函数；线性代数运算，随机数据生成；用于将C、C++、Fortran代码集成到Python等的工具。它专为严肃的数字操作而打造。主要被许多大型金融公司以及核心科学计算组织使用，例如：LawrenceLivermore，NASA使用它来处理一些本可以使用C++、Fortran或Matlab完成的任务。PandasPandas主要提供了大量的数据结构和函数，用于快速方便地处理结构化数据。MatplotlibMatplotlib是最流行的用于绘制数据的Python库。IPythonIPython是Python科学计算标准工具集的组成部分。它是一个增强的PythonShell，旨在提高编写、测试和调试Python代码的速度。主要用于使用matplotlib进行交互式数据处理和数据可视化。SciPySciPy是一组专门用于解决科学计算中各种标准问题领域的软件包。主要包括以下几个包：scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器；scipy.linalg：由numpy.linalg提供的扩展线性代数例程和矩阵分解；scipy.optimize：函数优化器和求根算法；scipy.signal：信号处理工具；scipy.sparse：稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器；scipy.special：SPECFUN的包装器，SPECFUN是一个实现许多常见数学函数的Fortran库。scipy.stats：标准的连续和离散概率分布，各种统计检验方法，更好的描述性统计；scipy.weave：一种使用内联C++代码加速数组计算的工具。4.环境的安装配置非常简单。以MacOSX系统的安装步骤为例：首先需要安装Xcode。为了使用gccC和C++编译器，下载并安装UnthoughtCanopy。下载地址：https://store.enthought.com/d...UnthoughtCanopy是一个用于科学计算的Python安装包，里面已经包含了NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、IPython等库。检查是否安装成功：启动IPython，导入pandas，输入plot(arange(100))，如果弹出一个包含直线的绘图框，则安装成功：一个包含直线的绘图框：
