Python常用的数据分析和可视化库

Python 也有很强的数据分析和可视化能力，拥有很多强大的框架和库。以下是一些 Python 中常用的数据分析和可视化库：
Python 的数据分析库

• Pandas：Pandas 是一个强大的数据分析和数据处理库，提供了高效的数据结构和数据分析工具。它使数据清洗、数据操作和数据分析变得非常方便。
  
  1. import pandas as pd
  2. df = pd.read_csv('data.csv')
  3. df.head()

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• NumPy：NumPy 是一个用于科学盘算的库，支持大规模的多维数组和矩阵运算，并提供了大量的数学函数库。
  
  1. import numpy as np
  2. arr = np.array([1, 2, 3])
  3. print(arr)

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• SciPy：SciPy 是一个用于科学和技术盘算的库，创建在 NumPy 之上，提供了更多的数学算法和函数。
  
  1. from scipy import stats
  2. print(stats.norm.pdf(0))

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• Scikit-learn：Scikit-learn 是一个用于数据发掘和数据分析的机器学习库，提供了各种分类、回归、聚类算法和数据预处理工具。
  
  1. from sklearn.model_selection import train_test_split
  2. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
  4. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
  5. clf = RandomForestClassifier()
  6. clf.fit(X_train, y_train)

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Python 的数据可视化库

• Matplotlib：Matplotlib 是一个底子的画图库，可以或许生成各种静态、动态和交互式图表。
  
  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
  3. plt.show()

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• Seaborn：Seaborn 是创建在 Matplotlib 之上的数据可视化库，提供了更高级的接口和更美观的默认样式，特殊得当统计图表。
  
  1. import seaborn as sns
  2. sns.set(style="whitegrid")
  3. tips = sns.load_dataset("tips")
  4. sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

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• Plotly：Plotly 是一个用于创建交互式图表的库，支持多种图表范例，并且可以轻松地与 Web 集成。
  
  1. import plotly.express as px
  2. df = px.data.iris()
  3. fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
  4. fig.show()

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• Bokeh：Bokeh 是一个用于创建交互式可视化的库，特殊得当大规模数据的可视化。
  
  1. from bokeh.plotting import figure, show
  2. p = figure(title="simple line example")
  3. p.line([1, 2, 3], [4, 5, 6])
  4. show(p)

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