Python有哪些應(yīng)用方向？在數(shù)據(jù)分析上有什么優(yōu)勢(shì)？提及Python的應(yīng)用方向，人們不免就會(huì)想到數(shù)據(jù)分析，Python也被看作是數(shù)據(jù)分析的首選語(yǔ)言。Python作為一種面向?qū)ο蟆⒅弊g式計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，具有簡(jiǎn)單、易學(xué)、免費(fèi)開(kāi)源、可移植性、可擴(kuò)展性等特點(diǎn)。Python中擁有豐富而強(qiáng)大的庫(kù)，而這些正是它在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域備受重用的關(guān)鍵。

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1、Numpy。Numerical Python的簡(jiǎn)稱(chēng)，是Python科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)包，可作為在算法之間傳遞數(shù)據(jù)的容器，非常適合進(jìn)行數(shù)據(jù)分析;

2、SciPy。是一組專(zhuān)門(mén)解決科學(xué)計(jì)算中各種標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題域的包的集合;

3、SymPy。是python的數(shù)學(xué)符號(hào)計(jì)算庫(kù)，用它可以進(jìn)行數(shù)學(xué)表達(dá)式的符號(hào)推導(dǎo)和演算;

4、pandas。提供了使我們能夠快速便捷地處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)，是使Python成為強(qiáng)大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一。

5、matplotlib。是最流行的用于繪制數(shù)據(jù)圖表的Python庫(kù)，非常適合創(chuàng)建出版物上用的圖表，你可以利用繪圖窗口中的工具欄放大圖表中的某個(gè)區(qū)域或?qū)φ麄€(gè)圖表進(jìn)行平移瀏覽;

6、TVTK。是python數(shù)據(jù)三維可視化庫(kù)，是一套功能十分強(qiáng)大的三維數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，它提供了Python風(fēng)格的API，并支持Trait屬性和NumPy數(shù)組;

7、Scikit-Learn。是基于python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基礎(chǔ)上，操作簡(jiǎn)單、高效的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，其文檔、實(shí)例都比較齊全。

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本文標(biāo)題：Python有哪些應(yīng)用方向在數(shù)據(jù)分析上有什么優(yōu)勢(shì)
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