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在很多人眼中，Python和人工智能挂钩，但实际上Python的用途不止于此，它还常常用于数据分析，这主要归功于Python所具有的丰富而强大的库。
Python拥有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython等等一系列非常优秀的库和工具，特别是pandas在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，正在成为各行业数据处理任务的首选库接下来上海IT培训的小编就给大家介绍一下这些库。
numpy：Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础包，可作为在算法之间传递数据的容器，非常适合进行数据分析。
pandas：提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数，是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
matplotlib：是最流行的用于绘制数据图表的Python库，非常适合创建出版物上用的图表，你可以利用绘图窗口中的工具栏放大图表中的某个区域或对整个图表进行平移浏览。
scikit-learn：是基于Python的机器学习库，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上，操作简单、高效的数据挖掘和数据分析，其文档、实例都比较齐全。
ipython：是一个python的交互式shell，比默认的python shell好用，支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多很有用的功能和函数。
在小编看来，不论你是学习Python还是学习其他语言，如果只是想要靠老师教自己不去练，那你根本无法学好技术，最重要的是要多背、多敲代码，先自己理解一遍，然后不断的敲，你会理解并牢记那段代码体现出来的知识点。所以保持学习状态，跟上行业发展趋势是任何一个想真正干出番事业的人所必须的。
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2022-06-01
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