Python為何成為最受資料分析歡迎的程式語言，在此列出一些有用的Python庫。

Python語言具有高度的通用性，是世界上最先進的語言。在將來，很多技術開發都會依靠它，包括資料科學，人工智慧，機器學習等技術，隨著更多駕駛倉產品與Python的結合，將在深度學習中加入更多的便捷性。

熟練的資料分析師和需求方之間存在很大的供需差距，很多公司找不到對Python領域有著深厚經驗，精通高階資料技能的科學家，希望他們擅長資料科學和機器學習演算法，包括線性迴歸、邏輯迴歸等技術。

Python緣何是行業和資料科學家的最愛？

無論你是其它領域的初學者，還是一個經驗豐富的專業人員，Python都是每個準備賺錢的程式設計師的首選。

與其它語言相比，Python容易學習且功能強大，同時它擁有大量的社群支援，這讓沒有程式設計背景的人學習起來也很簡單。如今包括機器學習、人工智慧、大資料以及資料科學等在內的技術都已經使用了Python來簡化程式設計演算法。Python提供了大量的庫，它們在資料分析和資料視覺化方面起著重要的作用。

Matplotlib，NumPy，Sci-Py以及Sci-kit Learn是倍受歡迎的Python庫。如果你想成一個合格的資料科學家，則必須要掌握這些Python庫。

技巧：使用Jupyter Notebook來編寫Python程式碼

Jupyter具有自動完成功能，可以讓程式設計師更少的編寫程式碼。Jupyter使用Python開發文件來給開發者提供建議函式或引數，甚至整行程式碼完成，Jupyter還可以整合GitHub賬號，可以更好的展示自己的專案。

使用Jupyter，可以建立和共享程式碼、元件以及視覺化文件，可以執行資料清理和轉換，統計建模以及視覺化資料。

給各位推薦幾款資料分析的超級擴充套件庫：

NumPy代表“數值Python”，這是分析資料，執行基本和高階陣列運算的理想工具。NumPy使用各種操作來計算Python中的陣列和矩陣。它的優點是儲存相同的資料更容易，執行多個數學運算，從而節省大量的時間，提高效能。

Sci-Py以增強或高階的數學計算而聞名，包括用於線性程式碼、積分，最佳化和統計的模組。此功能基於Numpy基礎，適合於所有科學領域程式設計，尤其是科學、數學和工程學，以及它們的組合

Pandas用於資料分析，它提供一種多維的結構資料集。它可以從CSV\TSV\SQL資料庫中獲取資料，然後建立具有行和列的Python物件。

Pandas在Python一系列編碼中提供了高度最佳化的效能。開發者可以透過兩種方式執行資料操作，包括檢視資料序列和資料幀的型別。序列是一維資料型別，而資料幀是包括行與列的二維資料型別。

Scri-ket Learn是一款流行的Python庫，用於不同行業的資料科學專案。這個庫有著自己獨特用途，比如影象處理，還有常見的機器學習演算法，該方法在資料探勘中有著非常多的用途，包括聚類，迴歸，模型選擇，分類以及降維等，並保持高效能的輸出。

當我們需要對資料進行視覺化時，最佳方式就是使用Matplotlib來生成各種二維圖或實時的視覺化效果。在資料科學專案中，可以透過Matplotlib庫獲取到嵌入圖和麵向物件的應用程式API。

通常情況下，資料分析是一個比較乏味的過程，透過Matplotlib建立視覺化影象，幫助我們尋找其中的洞見，更需要我們大量的努力和耐心，以獲得正確的解決方案與精確結果。

小結

當我們需要對資料進行視覺化時，最佳方式就是使用Matplotlib來生成各種二維圖或實時的視覺化效果。在資料科學專案中，可以透過Matplotlib庫獲取到嵌入圖和麵向物件的應用程式API。

通常情況下，資料分析是一個比較乏味的過程，透過Matplotlib建立視覺化影象，幫助我們尋找其中的洞見，更需要我們大量的努力和耐心，以獲得正確的解決方案與精確結果。