Python 在数据分析和可视化方面拥有强大的功能，它提供了许多库和工具，使得数据分析和数据可视化过程变得更加简单和高效 以下是
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2024-05-27
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Python 在数据分析和可视化方面拥有强大的功能，它提供了许多库和工具，使得
数据分析和数据可视化过程变得更加简单和高效。以下是 Python 在数据分析和可
视化中的一些主要库及其功能：
数据分析库
1. NumPy：
o 是 Python 中用于科学计算的基础库，它提供了大量用于数值计算
的功能，如数组、矩阵运算、线性代数、傅里叶变换等。
2. Pandas：
o 提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，用于数据处理和
分析。
o 它的主要数据结构是 DataFrame，类似于 Excel 表格或 SQL 表，
可以存储和操作二维标签化数据。
o 提供了数据清洗、转换、聚合、分组、排序等功能。
3. SciPy：
o 是建立在 NumPy 之上的一个开源的 Python 算法库和数学工具
包。
o SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快
速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解和其他科学
与工程中常用的计算。
4. StatsModels：
o 提供了统计模型和统计检验的丰富集合，以及用于数据探索、统计
推断和预测分析的各种工具。
5. Seaborn（虽然不是专门的数据分析库，但经常与数据分析结合使用）：
o 提供了高级接口来绘制统计图形，它基于 Matplotlib，但提供了更
高级的界面，用于绘制更有吸引力的和更复杂的统计图形。
数据可视化库
1. Matplotlib：
o 是 Python 绘图领域使用最广泛的库之一，它提供了大量的绘图模
板和工具，可以绘制静态、动态、交互式图形。
o 支持绘制线图、散点图、柱状图、饼图、热力图等多种图形。
2. Seaborn：
o 建立在 Matplotlib 之上，提供了更高级的接口，使得绘图更加简单
和美观。
o 提供了许多内置的绘图样式和颜色主题，可以轻松创建具有专业外
观的图形。
3. Plotly：
o 提供了丰富的交互式图形和可视化工具，支持在线和离线绘图。
o 可以在 Jupyter Notebook 中轻松创建交互式图形，并支持多种数据
格式和图形类型。
4. Bokeh：
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