Day22：数据分析常用库环境配置
经过Python基础篇和进阶篇，相信大家都已经能熟练上手Python编程了，现在我们进入Python的数据分析篇。俗话说，“工欲善其事，必先利其器”，我们在使用Python进行数据分析工作时，也必然要先了解与安装常用的库。常用的数据分析库包括Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Seaborn和Pyecharts等。在本节中，我们将介绍这些常用库，并详细讲解如何配置环境，包括库的安装和依赖。
- Numpy:
- Numpy是Python中用于数值计算的基础库，提供了高效的多维数组对象和用于操作数组的函数。
- 安装Numpy：使用pip命令在命令行中执行
pip install numpy进行安装。 - 依赖：Numpy没有显式的依赖，但在某些情况下可能需要安装相关的C库。
- Pandas:
- Pandas是用于数据处理和分析的强大库，提供了高效的数据结构和数据操作功能。
- 安装Pandas：使用pip命令在命令行中执行
pip install pandas进行安装。 - 依赖：Pandas依赖于Numpy库，因此在安装Pandas之前，确保已经安装了Numpy。
- Scipy:
- Scipy是一个科学计算库，包含了多个模块，用于处理各种科学和工程计算问题。
- 安装Scipy：使用pip命令在命令行中执行
pip install scipy进行安装。 - 依赖：Scipy依赖于Numpy库，因此在安装Scipy之前，确保已经安装了Numpy。
- Matplotlib:
- Matplotlib是用于数据可视化的库，提供了各种绘图功能，包括折线图、散点图、柱状图等。
- 安装Matp
剩余60%内容，订阅专栏后可继续查看/也可单篇购买
大模型-AI小册 文章被收录于专栏
1. AI爱好者，爱搞事的 2. 想要掌握第二门语言的Javaer或者golanger 3. 决定考计算机领域研究生，给实验室搬砖的uu，强烈建议你花时间学完这个，后续搬砖比较猛 4. 任何对编程感兴趣的，且愿意掌握一门技能的人
