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Python 是一种高级编程语言,它的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进划分代码块,而非使用大括号或者关键词)。Python 支持多种编程范式,包括面向过程、面向对象和函数式编程。它拥有丰富的标准库和第三方库,可以用于各种应用,包括Web开发、数据分析、机器学习、科学计算、网络编程、自动化运维等。 以下是一些Python的基本特性: 易于学习:Python有相对较少的关键字,结构简单,和一个明确的设计哲学,使得它成为一种易于学习和使用的语言。 免费和开源:Python是开源的,这意味着任何人都可以查看和修改其源代码。它也免费提供,可以在各种操作系统上运行,包括Windows、macOS和Linux。 解释型语言:Python是一种解释型语言,这意味着你不需要将代码编译成机器语言,而是在运行时由解释器逐行解释执行。 动态类型:Python是动态类型的语言,这意味着你不需要在声明变量时指定其类型,Python会在运行时自动推断类型。 强大的标准库:Python包含了一个广泛的标准库,覆盖了文件处理、网络编程、数据库接口、图形界面开发、科学计算等多个领域。
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Python 是一种强大的编程语言,广泛用于数据分析和可视化。以下是一些常用
的 Python 库,用于数据分析和可视化:
数据分析库:
1. Pandas:这是 Python 中用于数据分析和处理的库。Pandas 提
供了数据结构和数据分析工具,使数据清洗、处理、转换变得容易。
2. NumPy:这是一个用于科学计算的库,提供了高性能的多维数组
对象和用于操作这些数组的工具。
3. SciPy:这是一个用于科学和技术计算的库,它包含许多模块,用
于数学、信号处理、优化、统计等。
4. StatModels:这个库提供了用于统计建模和统计测试的类和函数。
数据可视化库:
1. Matplotlib:这是 Python 中最常用的绘图库。它提供了一个类似
MATLAB 的接口,用于创建各种静态、动态、交互式和 3D 图形。
2. Seaborn:这是基于 Matplotlib 的库,提供了更高级的接口,用
于绘制美观的统计图形。
3. Plotly:这是一个交互式图形库,可以创建各种动态、交互式图形,
并支持在 Web 上发布。
4. Bokeh:这是一个用于创建交互式 Web 图形的库,支持大数据集
的可视化。
5. Cufflinks:这是 Plotly 的 Python 接口,使数据可视化变得更容
易。
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