Python有哪些應用方向？在數(shù)據(jù)分析上有什么優(yōu)勢？提及Python的應用方向，人們不免就會想到數(shù)據(jù)分析，Python也被看作是數(shù)據(jù)分析的選語言。Python作為一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言，具有簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴展性等特點。Python中擁有豐富而強大的庫，而這些正是它在數(shù)據(jù)分析領域備受重用的關鍵。

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1、Numpy。Numerical Python的簡稱，是Python科學計算的基礎包，可作為在算法之間傳遞數(shù)據(jù)的容器，非常適合進行數(shù)據(jù)分析;

2、SciPy。是一組專門解決科學計算中各種標準問題域的包的集合;

3、SymPy。是python的數(shù)學符號計算庫，用它可以進行數(shù)學表達式的符號推導和演算;

4、pandas。提供了使我們能夠快速便捷地處理結構化數(shù)據(jù)的大量數(shù)據(jù)結構和函數(shù)，是使Python成為強大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一。

5、matplotlib。是最流行的用于繪制數(shù)據(jù)圖表的Python庫，非常適合創(chuàng)建出版物上用的圖表，你可以利用繪圖窗口中的工具欄放大圖表中的某個區(qū)域或對整個圖表進行平移瀏覽;

6、TVTK。是python數(shù)據(jù)三維可視化庫，是一套功能十分強大的三維數(shù)據(jù)可視化庫，它提供了Python風格的API，并支持Trait屬性和NumPy數(shù)組;

7、Scikit-Learn。是基于python的機器學習庫，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基礎上，操作簡單、高效的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，其文檔、實例都比較齊全。

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