世界各地的企業、工程師和科學家平均每天收集250萬兆字節的數據。程序員需要工具來篩選和分析所有這些數據，而Python數據科學庫就是這方面最好的工具之一。Python培訓學習中也有這些數據庫的理論學習和實戰練習，課程以項目實戰驅動教學，培養真正企業所需的實戰Python開發人才。

處理龐大的數據集一直是一個挑戰。當擴展到數百萬個對象時，在數十個對象上運行良好的操作會崩潰并失敗。Python數據科學庫不僅使程序員能夠在大數據時代解決問題，而且使過程變得簡單。

什么是Python數據科學庫？

數據科學庫是為處理大型數據集而創建的類、函數和類型的集合。有一些庫可以處理數據聚合、排序、轉換和表示。今天，我們重點來介紹下處理大數據的三個最流行的庫，Python培訓班里有專業的老師教導這些庫的學習和應用，讓你輕松學會用Python處理大數據。

NumPy在Python中實現了與FORTRAN和C相媲美的數據類型和結構；

Pandas擅長處理龐大的數據集，就像對電子表格進行排序一樣容易；

Matplotlib可以將數百萬個數據點變成簡明的報告。

讓我們仔細看看Python數據科學庫如何為你的處理大數據。

用NumPy進行科學計算

NumPy定義了對通用數學有用的對象和數據類型。NumPy是Python中的核心數據處理庫，許多其他數據科學庫都依賴于它的特性。NumPy實現的數據類型和集合比Python使用的內存占用更少的內存，從而使計算速度更快。

NumPy提供了許多功能，例如：

創建稱為數組的特殊數據列表，旨在保存大型數據集；

三角函數和線性代數方程的建模和求解；

通過C99標準與C、C++和FORTRAN的互操作性

使程序員能夠使用數組廣播來縮放和轉換矩陣

實現一個優秀的隨機數生成器

處理隨機抽樣以進行統計分析。

用Pandas進行數據處理

在Pandas中，我們對DataFrame執行操作。你可以將DataFrame視為列和行的二維數組，如數據庫表或電子表格。事實上，pandas擅長從CSV文件、Excel電子表格和其他格式化數據源讀取數據。

Python pandas擅長于：

執行電子表格操作，例如排序和使用數據透視表

連接和合并單獨的數據表；

使用時間和日期增量計算經過時間

處理大型數據集，否則會導致電子表格崩潰或減慢速度；

清理和處理深度學習應用程序的數據。

用Matplotlib實現可視化

在處理數據時，你通常希望可視化你的進度或在報告中呈現結果。Matplotlib根據你的數據生成圖表和圖形。Seaborn和Plotly等其他數據可視化庫建立在matplotlib的基礎上，但它也獨立存在。

Matplotlib最擅長：

無需太多設置即可呈現數據

生成標簽和圖例并自動放置；

顯示折線圖和條形圖、散點圖、3D圖形等

為Web應用程序構建交互式圖表和圖形；

將復雜的數據可視化添加到電子表格

當然，matplotlib能夠做的更多。 它還可以生成和放置圖例和附加標簽、生成條形圖以及在散點圖中繪制單個數據點。Matplotlib是一個功能豐富的數據可視化庫，我們建議研究它的完整文檔。

為數據科學職業做準備

無論你是想成為一名數據科學家或分析師，還是厭倦了緩慢的電子表格操作，你都應該學習頂級的Python數據科學庫。NumPy、熊貓和matplotlib本身是有用的，但它們也是Python高級數據處理中非常常見的依賴項。當你建立機器學習和其他高級應用程序時，掌握它們將使你的生活更輕松。

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