Python是目前非常火的编程语言，也是最容易上手的语言，掌握Python相关知识之后，我们可以轻松地找到一份满足的工作。不仅如此，Python在数据分析方面也有着非常优异的表现，因为Python提供了大量的第三方库，开箱即用、十分方便，本文为大家推荐4个常用的Python数据分析库，一起来看看吧。

1.NumPy

NumPy是Python科学计算的基础包，它提供：

1).快速高效的多维数组对象ndarray;

2).直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数;

3).用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具;

4).线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成。

2.Pandas

大名鼎鼎的Pandas可以说只要做数据分析的，无人不知无人不晓,因为它太重要了.Pandas库提供了我们很多函数,能够快速的方便的,处理结构化的大型数据,不夸张的说，Pandas是让Python成为强大的数据分析工具的非常重要的一个因素。

而且对于金融行业，比如基金股票的分析师来说,pandas提供了高性能的时间序列功能和一系列的工具,可以自由的灵活的处理数据,一次使用你就会爱上它。

3.Matplotlib

matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的Python库,它和下面我们要讲的IPython结合的很爽,绝对是好基友,提供了一种非常好用的交互式的数据绘图环境。

4.IPython

IPython是Python科学计算标准工具集的组成部分,它可以把很多东西联系到一起,有点类似一个增强版的Python shell。

目的是为了提高编程，测试和调试Python代码的速度，好像很多国外的大学教授，还有Google大牛都很喜欢用IPython，确实很方便，至少我在分析数据的时候，也是用这个工具的，而且不用print,回车就能打印。

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