世界各地的企业、工程师和科学家平均每天收集250万兆字节的数据。程序员需要工具来筛选和分析所有这些数据，而Python数据科学库就是这方面最好的工具之一。Python培训学习中也有这些数据库的理论学习和实战练习，课程以项目实战驱动教学，培养真正企业所需的实战Python开发人才。

处理庞大的数据集一直是一个挑战。当扩展到数百万个对象时，在数十个对象上运行良好的操作会崩溃并失败。Python数据科学库不仅使程序员能够在大数据时代解决问题，而且使过程变得简单。

什么是Python数据科学库？

数据科学库是为处理大型数据集而创建的类、函数和类型的集合。有一些库可以处理数据聚合、排序、转换和表示。今天，我们重点来介绍下处理大数据的三个最流行的库，Python培训班里有专业的老师教导这些库的学习和应用，让你轻松学会用Python处理大数据。

NumPy在Python中实现了与FORTRAN和C相媲美的数据类型和结构；

Pandas擅长处理庞大的数据集，就像对电子表格进行排序一样容易；

Matplotlib可以将数百万个数据点变成简明的报告。

让我们仔细看看Python数据科学库如何为你的处理大数据。

用NumPy进行科学计算

NumPy定义了对通用数学有用的对象和数据类型。NumPy是Python中的核心数据处理库，许多其他数据科学库都依赖于它的特性。NumPy实现的数据类型和集合比Python使用的内存占用更少的内存，从而使计算速度更快。

NumPy提供了许多功能，例如：

创建称为数组的特殊数据列表，旨在保存大型数据集；

三角函数和线性代数方程的建模和求解；

通过C99标准与C、C++和FORTRAN的互操作性

使程序员能够使用数组广播来缩放和转换矩阵

实现一个优秀的随机数生成器

处理随机抽样以进行统计分析。

用Pandas进行数据处理

在Pandas中，我们对DataFrame执行操作。你可以将DataFrame视为列和行的二维数组，如数据库表或电子表格。事实上，pandas擅长从CSV文件、Excel电子表格和其他格式化数据源读取数据。

Python pandas擅长于：

执行电子表格操作，例如排序和使用数据透视表

连接和合并单独的数据表；

使用时间和日期增量计算经过时间

处理大型数据集，否则会导致电子表格崩溃或减慢速度；

清理和处理深度学习应用程序的数据。

用Matplotlib实现可视化

在处理数据时，你通常希望可视化你的进度或在报告中呈现结果。Matplotlib根据你的数据生成图表和图形。Seaborn和Plotly等其他数据可视化库建立在matplotlib的基础上，但它也独立存在。

Matplotlib最擅长：

无需太多设置即可呈现数据

生成标签和图例并自动放置；

显示折线图和条形图、散点图、3D图形等

为Web应用程序构建交互式图表和图形；

将复杂的数据可视化添加到电子表格

当然，matplotlib能够做的更多。 它还可以生成和放置图例和附加标签、生成条形图以及在散点图中绘制单个数据点。Matplotlib是一个功能丰富的数据可视化库，我们建议研究它的完整文档。

为数据科学职业做准备

无论你是想成为一名数据科学家或分析师，还是厌倦了缓慢的电子表格操作，你都应该学习顶级的Python数据科学库。NumPy、熊猫和matplotlib本身是有用的，但它们也是Python高级数据处理中非常常见的依赖项。当你建立机器学习和其他高级应用程序时，掌握它们将使你的生活更轻松。

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