大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的重要性不言而喻，掌握數(shù)據(jù)者得天下。很多同學(xué)可能對(duì)一堆數(shù)據(jù)不知如何進(jìn)行處理分析得到有用的信息，本文詳細(xì)的介紹了數(shù)據(jù)分析的三劍客numpy，pandas，matplotlib。

Matplotlib 是一個(gè) Python 的 2D繪圖庫，它以各種硬拷貝格式和跨平臺(tái)的交互式環(huán)境生成出版質(zhì)量級(jí)別的圖形。它主要用來回事圖形，用來展現(xiàn)一些數(shù)據(jù)，更加直觀的展示，讓你第一眼就只要數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)趨勢(shì)

NumPy是Python的一種開源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展。這種工具可用來存儲(chǔ)和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)結(jié)構(gòu)要高效的多（該結(jié)構(gòu)也可以用來表示矩陣（matrix））。一個(gè)用python實(shí)現(xiàn)的科學(xué)計(jì)算，包括：1、一個(gè)強(qiáng)大的N維數(shù)組對(duì)象Array；2、比較成熟的（廣播）函數(shù)庫；3、用于整合C/C++和Fortran代碼的工具包；4、實(shí)用的線性代數(shù)、傅里葉變換和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)。numpy和稀疏矩陣運(yùn)算包scipy配合使用更加方便

pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas 納入了大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。你很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)，它是使Python成為強(qiáng)大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一。