董欣

（沈阳师范大学计算机与数学基础教学部,辽宁 沈阳 110034）

Python是数据科学与数据分析领域的最好用的编程语言。丰富的第三方库、开源社区、及不断优化的使用文档，为许多非计算机领域的学习者提供了广阔的入门与精通渠道。所以本文基于Python，简要介绍 Python 在数据分析中的思路与应用场景。

一、基于python的数据分析工具库介绍

Python有大量的工具库，例如：numpy、matplotlib、Seaborn、pandas、scikit-learn等工具库。

NumPy：用于简化数组和矩阵的操作，是一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

Matplotlib：第一个 Python 可视化程序库，提供了完整的2D和有限3D图形支持。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。

Seaborn：Seaborn利用Matplotlib的强大功能，可以只用几行代码就创建漂亮的图表。关键区别在于Seaborn的默认款式和调色板设计更加美观和现代。

Pandas：基于numpy构建的，为时间序列分析提供了很好的支持。pandas中有两个主要的数据结构，一个是Series，另一个是DataFrame。该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

二、安装Anaconda开发环境

Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，本质是一个包管理器和环境管理器。anaconda用于大规模数据处理、预测分析、科学计算等，致力于简化包的管理和部署。

安装anaconda时建议勾选“Register Anaconda as the system Python 3.x”，则设置Anaconda为系统默认的python环境，这样就可以直接使用其集成的所有工具包。……