Python数据分析学习（一）（更新版

一个月的实习结束了，剩下的时间做一点自己感兴趣的事情，学一学如何用Python做数据分析，主要是中国大学MOOC上面嵩天老师的教程作为入门，以及自己的PDF数据Python for Data Analysis。现在暂时把R和MATLAB卸载了，因为感觉自己要用到的东西使用Python就可以完成了。等到用的时候再下载，免得现在占用内存。之前用R主要是作图，MATLAB主要是数值计算，现在在学习的的Python的pandas库和matplotlib库已经可以胜任了。减轻了负担，也减少了学习压力。

工具：

1、Anacoda：

condainstall numpy scipy pandas

解释：conda一次可以安装多个软件包。上面这个指令就可以一次安装好numpy,scipy, pandas，不过只要下载了anaconda就足够了！这些常用的包一应俱全！因为某些原因，在国内下载这些package会遇到各种各样的问题。而anaconda已经将这些常用的package打包完毕，使用的时候导入即可。比如我要使用numpy这个package，就可以使用以下命令：

import numpy as np

conda

是一个包和版本控制工具

spyder

是一个编写和调试python代码的工具，暂时使用它是因为它比较小巧，具体的比PyCharm强大的功能暂未发现。

Ipython

类似于之前的python交互式，不过更加丰富，加入了许多魔法函数（这里我用到的功能暂时不是很多）

%run运行某个demo文件

2、Spyder（Anacoda自带）

三个库：

1、Numpy库（科学计算基础库）

numpy的哲学，将向量当做数据

一维向量可以去掉循环，使得向量的运算更像数据！！！这里是很重要的一个因素！

这个库，主要了解了如何创建ndarray数组，以及数组的变形，维度的升降。

以及一维数据，二维数据，多维数据和高维数据。以及一些基本的函数比如：np.sqrt()、np.square()等。以及数据的保存与导入。

2、Matplotlib库（绘图库），主要是了解了如何作图，以及精细化处理图表，但是感觉并没有比stata和matlab作图好多少，不过可能更加方便一些，以后一般的绘图就使用它了。学完这个之后就可以看seaborn库了，更多丰富的作图功能！

3、Pandas库（数据清洗，处理），很强大，也用它解决了不少的问题，目前也还正在学习之中，不得不说pandas库在数据清洗、数据预处理方面有十分强大的功能！

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大家有什么问题可以留言问我~我争取让这篇文章越来越丰富~