数据分析用多少python？

导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关数据分析用多少python的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。

1.Numpy库

是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。

2.Pandas库

是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。

3.Matplotlib库

是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中Z出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。

4.Seaborn库

是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。

5.NLTK库

被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的Z佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。

用Python做数据分析，大致流程如下：

1、数据获取

可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sqlserver、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

2、数据存储

企业当中的数据存储，通过通过数据库如Mysql来存储与管理，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB等。对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。

3、数据预处理/数据清洗

大多数情况下，原始数据是存在格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。Python做数据清洗，可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。

4、数据建模与分析

常见的数据挖掘模型有：分类、聚类、回归等，这些常见的算法模型，Python也有Scikit-learn和Tensorflow工具库来支持。

5、数据可视化分析

在数据可视化方面，Python有Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具库可用。

python3和python2只是python的两个版本，语言上有一点差异，都是python无疑，都可以数据分析

首先，是数据分析的模块，numpy高效处理数据，提供数组支持，很多模块都依赖它，比如pandas，scipy，matplotlib都依赖他，所

以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。

然后，pandas主要用于进行数据的采集与分析，scipy主要进行数值计算。同时支持矩阵运算，并提供了很多高等数据处理功能，比如

积分，微分方程求样等。matplotlib作图模块，结合其他数据分析模块，解决可视化问题，statsmodels这个模块主要用于统计分析，

Gensim这个模块主要用于文本挖掘，sklearn，keras前者机器学习，后者深度学习。

然后，安装的numpy版本一定要是带mkl版本的，没有返回值的，修改原处的值，这里等于修改了Xx.max()#最大值，对二维数组都管

用x.min()#最小值，对二维数组都管用x1=x[1:3]#取区间，和python的列表没有区别。

然后，通过pandas导入数据，pandas支持多种输入格式，我这里就简单罗列日常生活最常用的几种，对于更多的输入方式可以查看源码

后者官网。csv文件导入后显示输出的话，是按照csv文件默认的行输出的，有多少列就输出多少列。

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