Python常用库：数据分析和可视化

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布
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文章标签： python 数据分析 开发语言 Python
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本文介绍了Python中常用的数据分析库NumPy、Pandas，以及可视化库Matplotlib、Seaborn和Plotly。通过实例展示了如何使用这些库进行数值计算、数据处理、图表绘制，强调了它们在数据处理和可视化中的重要作用。

在Python编程中，有许多广泛使用的库可用于数据分析和可视化。这些库提供了强大的工具和函数，使得处理和分析数据变得简单和高效。在本文中，我们将介绍一些常用的数据分析和可视化库，并提供相应的源代码示例。

  1. NumPy（Numerical Python）：NumPy是Python中最常用的数值计算库之一。它提供了多维数组对象和用于处理数组的函数。NumPy的核心功能包括数值计算、线性代数、傅里叶变换和随机数生成等。下面是一个使用NumPy计算数组平均值的示例：
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3,
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python数据分析与可视化第二版答案
2401_84667974的博客
05-02 3301
大家好，小编来为大家解答以下问题，python数据分析与可视化第二版答案，Python数据分析与可视化第2版答案，今天让我们一起来看看吧！Source code download: 本文相关源码什么是数据可视化？ 数据可视化是为了使得数据更高效地反应数据情况，便于让读者更高效阅读，通过数据可视化突出数据背后的规律，以此突出数据中的重要因素，如果使用Python做数据可视化，建议学好如下这四个Python数据分析包，分别是：学好以上四个数据分析包，做可视化足够用了，全文较长，建议耐心看完，学习后即可使用Pyt
Python数据分析与可视化的基础知识（带例子）
2301_79640217的博客
12-20 1万+
这包括处理缺失值、重复值和异常值。常用的方法包括填充缺失值、删除重复值和通过统计方法或可视化方法识别和处理异常值。有时需要将数据从一种格式转换为另一种格式，或者将数据类型转换为适合分析的类型。例如，将字符串类型转换为数字类型，或者将日期转换为特定的时间格式。这涉及到计算均值、中位数、总和等统计指标，以及按照某个列或多个列进行分组并进行相应的计算。数据可视化是一种有效的方式，可以通过图表、图形和图像等形式将数据直观地呈现出来。常用的数据分析和可视化库有：pandas、numpy和matplotlib。
【Python】【数据分析】Python 数据分析与可视化：全面指南
人生苦短，睡觉要紧，睡醒再说
09-26 2万+
本文演示了如何使用 Python 进行数据分析与可视化。关键步骤包括数据处理、分析和可视化。使用pandas进行数据清洗与分析，使用matplotlib和seaborn进行可视化，展示了不同的图表和分析结果。在实际应用中，数据分析与可视化是一个迭代的过程，您可以根据需求不断调整和优化。希望这篇博客能为您提供一个清晰的入门指南，助力您在数据分析与可视化的旅程中不断前行！如果有任何问题或建议，欢迎在评论区讨论！
Python数据分析和可视化详解
萧鼎的博客
09-29 5844
数据收集：获取原始数据。数据清洗：处理缺失值、重复数据、异常值等问题。数据探索：通过初步的统计和可视化了解数据的结构和特点。数据建模：构建统计模型或机器学习模型，得出有意义的结论。结果展示：使用可视化工具和图表展示分析结果。NumPy：用于高效的数值计算。Pandas：用于数据处理和分析。Matplotlib：基础的可视化库。Seaborn：基于 Matplotlib，提供更高级的统计图表。
python数据分析与可视化
2301_82066425的博客
06-17 5616
Python 是一种解释型、交互式的编程语言，其设计理念强调代码的可读性和简洁性。Python 的语法结构简单，支持面向对象、过程式和函数式三种编程范式，使得 Python 成为一种强大而灵活的编程语言。Python数据分析主要包括数据清洗、数据探索和数据可视化三个部分。数据清洗是数据分析的重要环节，主要是对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等。数据探索则是通过对数据进行初步分析，了解数据的分布和特征，为后续的数据分析提供基础。
Python爬虫以及数据可视化分析
三明治的博客
12-25 9万+
Python爬虫以及数据可视化分析之B站动漫排行榜信息爬取分析 简书地址：https://www.jianshu.com/u/40ac87350697 简单几步，通过Python对B站番剧排行数据进行爬取，并进行可视化分析 源码文件可以参考Github上传的项目：https://github.com/Lemon-Sheep/Py/tree/master 下面，我们开始吧！ PS: 作为Python爬虫初学者，如有不正确的地方，望各路大神不吝赐教[抱拳] 本项目将会对B站番剧排行的数据进行网页信息爬取以及
Python入门：Python编译器、Pycharm可视化工具安装应用教程
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
07-23 18万+
本文聚焦 Python 入门必备工具。开篇介绍 Python 编译器的重要性，详细阐述如何下载、安装 Python 编译器，包括官网下载途径及安装过程中的关键步骤与注意事项。随后引入 Pycharm 可视化工具，从官网下载开始，一步步讲解安装流程，如自定义安装路径、创建桌面快捷方式等。还介绍了将 Pycharm 设置为中文界面的方法，助力新手轻松上手 Python 开发，快速搭建起开发环境 。
python数据分析——数据可视化（图形绘制）
qq_74013365的博客
05-27 2万+
数据可视化是指利用图形、表格、图表等方式将数据展示出来，使得数据更加清晰、易于理解和分析。图形绘制是数据可视化的基础，通过绘制各种图形呈现数据，可以更加直观地了解数据之间的关系和趋势。如果画图过程中出现问题针对中文不显示在当今数字化时代，数据分析已成为各行各业中不可或缺的一环。Python，作为数据分析领域的明星语言，凭借其强大的数据处理能力和丰富的库资源，正逐渐受到越来越多数据分析师的青睐。而在数据分析的过程中，数据可视化作为直观展示数据特征和规律的重要手段，更是不可或缺。
Python与Geopandas：地理数据可视化与分析指南
王二的博客
05-29 1614
你也可以自定义地图的样式，例如更改颜色、添加标签等。# 自定义地图样式plt.show()本文深入探讨了如何利用Python和Geopandas进行地理数据可视化和分析，并提供了丰富的代码示例和案例演示。以下是本文的主要总结：准备工作：在开始之前，需要确保已经安装了Python和Geopandas库，可以使用pip来安装Geopandas。加载地理数据：Geopandas支持多种地理数据格式，包括Shapefile、GeoJSON、Geopackage等，可以使用函数加载数据。
数据分析与可视化：用 Python 处理、分析与展示数据
一名热衷于技术的全栈开发者，专注于前端与后端的全面技术探索。在这里，我将分享我在技术领域的学习与成长，助力更多开发者的进步。
11-25 3521
通过 Python，我们可以完成从数据获取、清洗、分析到可视化的全流程操作。掌握这些技能后，你不仅可以高效地完成业务分析，还能通过清晰的图表讲述数据背后的故事。数据分析是实践性很强的技能，希望通过这篇文章，你能对 Python 的数据处理和可视化有更深入的理解。如果有其他问题，欢迎随时交流~
python数据分析与可视化.pdf
06-17
综上所述，Python 提供了丰富的工具库来支持数据分析和可视化的需求。根据不同的应用场景和需求，可以选择合适的库来进行开发。无论是数据预处理、清洗还是最终的可视化展示，都有相应的库来支持。
常用的 Python 库，用于数据分析和可视化.rar
05-27
在这个"常用的 Python 库，用于数据分析和可视化"的压缩包中，我们很可能找到了一份关于如何利用Python进行数据处理和展示的重要资料——"常用的 Python 库，用于数据分析和可视化.docx"。 在数据分析领域，Python ...
基于Python+Vue汽车数据分析大屏可视化系统
06-07
标题中的“基于Python+Vue汽车数据分析大屏可视化系统”是一个集成的数据分析与展示项目，它利用了Python的强大数据处理能力和Vue.js的高效前端框架来构建一个汽车数据的可视化平台。这个系统旨在帮助用户通过交互式...
Python数据分析与可视化-电子教案.pdf
06-12
首次课主要介绍数据分析与可视化的概念、用途、常用工具以及Python在此领域的应用，重点是理解数据科学的基本概念和Jupyter Notebook的使用。第二次课则聚焦于Python的基础语法和内置数据结构，如列表、元组、字典和...
Python自动化测试框架开发
最新发布
2509_93945719的博客
11-26 360
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
Java总结进阶之路 （基础二 ）
2509_94006474的博客
11-24 795
提示：java总结学习之路。
Python在机器学习中的模型训练
2509_93937153的博客
11-26 211
上周对比SVM和随机森林时，用Pipeline把预处理和训练步骤串起来，cross_val_score直接出十折交叉验证结果，整个实验可复现性极高。数据预处理这块绝对是重头戏。最近在做回归项目，r2_score和mean_squared_error这几个指标函数随调随用，省去了自己实现的麻烦。但平心而论，在常规业务场景下，从数据探索到模型上线的整个生命周期，Python的生态链确实做到了无缝衔接。很多库的默认参数就够用，想要精细调控又能深入底层，这种灵活性才是我们坚持用Python搞机器学习的根本原因。
【TensorRT】20250826 日志 - 开启FP16的问题
GG_Bruse的博客
11-23 254
博主最近遇到一个新模型需要转 Engine 的任务，打算采用 Ckpt - ONNX - Engine的方式，遇到了一些小问题，记录一下。
15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。
2301_78843735的博客
11-24 611
【摘要】本文分享了一位软件测试工程师的求职经历和面试经验。文章首先描述了作者遭遇降薪后寻求新工作的过程，并反思了在面试中因基础知识不足而失利的情况。随后系统整理了软件测试岗位的常见面试知识点，涵盖16个技术栈：包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python基础、性能测试等核心内容。其中详细列举了各技术栈的高频面试题，如测试步骤设计、Linux命令使用、Python编程题、MySQL优化等。最后提到完整的面试宝典包含近200页内容，旨在帮助求职者高效准备面试，提升通过率。
Python实现微博情感分析项目：数据分析与可视化教程
2. 数据可视化：利用可视化工具将分析结果图形化展示，提高数据的可读性和直观性，常用的可视化库包括Matplotlib、Seaborn等。 3. 朴素贝叶斯模型：一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，特别适合于文本分类任务，...
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