数据分析常用的Python包有哪些？可以总结为：比如数据清洗用的是numpy和pandas包，数据可视化用的是matplotlib库，matplotlib库比较好用。seaborn库是matplotlib库的一种改进的图表绘制方法。如果创建了交互式图表，可以使用Pyecharts库。
Python的作用不仅仅是做数据清洗和数据可视化，它还有很多其他的功能，还有很多意想不到的功能。这里只是Python在数据分析中使用最多的一些包的例子。欢迎大家补充。让我们一起学习。
1、Numpy
https://www.numpy.org.cn/官方网站
NumPy是Python中科学计算的基本包。它是一个Python库，提供了多维数组对象、各种派生对象、各种快速操作数组的API，包括数学、逻辑、形状操纵、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计操作和随机模拟等。
NumPy包的核心是ndarray对象。它用相同的数据类型封装了python的原生N维数组。为了保证其优异的性能，很多操作都是在本地编译完代码后进行的。
NumPy的主要对象是同构多维数组。这是一个由相同类型的元素组成的表，由非负整数元组索引。它被称为多维轴。
2、Pandas
https://www.pypandas.cn/官方网站
Pandas是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、清晰的数据结构。它旨在简单直观地处理关系型和标记型数据，广泛应用于数据分析领域。Pandas适合处理类似Excel表格的表格数据，以及有序和无序的时间序列数据等。
熊猫的主要数据结构是Series(一维数据)和DataFrame(二维数据)，足以处理金融、统计、社科、工程等领域的大多数典型用例。使用pandas的数据分析过程包括数据整理和清洗、数据分析和建模、数据可视化和制表等。
灵活的分组功能：(分组依据)数据分组、聚合、数据转换；直观的合并功能：(合并)数据连接；灵活的整形功能：(整形)数据整形；
3、Matplotlib
https://www.matplotlib.org.cn/官方网站
Matplotlib是一个Python 2D图形库，它以各种硬拷贝格式和跨平台交互环境生成出版物质量的图形。Matplotlib可用于Python脚本、Python和IPython Shell、Jupyter笔记本、Web应用服务器和四个图形用户界面工具包。
Matplotlib试图让简单的事情变得更简单，让困难的事情变得可能。只需要几行代码就可以生成图表、直方图、功率谱、条形图、误差图、散点图等。
对于简单的绘图，pyplot模块提供了一个类似于MATLAB的接口，特别是在与IPython结合使用时。对于高级用户，可以完全控制线型、字体属性、轴属性等。通过面向对象的接口或者MATLAB用户熟悉的一组函数。
4、Seaborn
http://seaborn.pydata.org/官方网站
Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。它基于matplotlib构建，并与Pandas数据结构紧密集成。它被用作绘制有吸引力和信息丰富的统计图的高级界面。
Seaborn可以用来探索数据。它的绘图功能对包含整个数据集的数据帧和数组进行操作，并在内部执行必要的语义映射和统计聚合以生成信息图。其用于数据集的声明性API可以专注于绘图的不同元素的含义，而不是如何绘制它们的细节。
Matplotlib有一个全面而强大的API，可以根据自己的喜好改变图形的几乎任何属性。seaborn的高级接口和Matplotlib的深度可定制性相结合，使Seaborn不仅可以快速探索数据，还可以创建可定制到发布质量的最终产品的图形。
mg.php?k=数据分析用python还是matlab,数据分析用到的公式5.jpg">5、Pyecharts
官网https://pyecharts.org/#/
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
Pyecharts具有简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用，囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有，支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab，拥有高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表。
Pyecharts强大的数据交互功能，使数据表达信息更加生动，增加了人机互动效果，并且数据呈现效果可直接导出为html文件，增加数据结果交互的机会，使得信息沟通更加容易。
Pyecharts有着丰富的图表素材，支持链式调用，如下是使用Pyecharts的地理图表功能，空间上直观显示数据可视化效果。
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