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小编这次要给大家分享的是详解Python常用数据分析模块，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。
前言
python是一门优秀的编程语言，而是python成为数据分析软件的是因为python强大的扩展模块。也就是这些python的扩展包让python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等诸多强大的模块，在结合上ipython交互工具 ，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力，让python成为完整的数据分析工具。
numpy
官网：https://www.scipy.org/
NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算，比python自带的数组以及元组效率更高，其语法跟变量元素之间的运算一样，无需进行循环操作。
在使用python进行数据分析的过程中，我们大部分时候是不会直接使用numpy包，而是其他包要用到numpy。可以说numpy是整个python数据分析工作的基石。
举个简单的案例，我们要计算100000个随机数的值，如果传统编程需要写循环，用了2.2s，而使用numpy数据结构，则可以进行向量化操作，无需循环，只需要28.2ms节约大量时间。
In [1]: import numpy In [2]: my_arr = np.arange(1000000) In [3]: my_list = list(range(1000000)) In [4]: %time for _ in range(10): my_arr2 = my_arr * 2 Wall time: 28.2 ms In [5]: %time for _ in range(10): my_list2 = [x * 2 for x in my_list] Wall time: 2.2 s
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