作为一个刚刚开始钻研数据科学世界的人，我可以证明 Python 的强大和流行。Python 吸引我的原因之一是它的简单性和可读性。与其他编程语言不同，Python 旨在易于理解，使像我这样的初学者也能上手。

更重要的是，Python 的用途非常广泛，配备了大量专为数据科学任务设计的库和框架。无论您是处理大型数据集、创建可视化效果还是构建机器学习模型，都有一个库可以帮助您实现目标。对于那些刚开始接触数据科学并正在寻找好的起点的人来说，这里有一些非常适合初学者的流行库：

麻木的

NumPy 是一个流行的 Python 库，它提供了一种称为“数组”的高效且强大的数据结构，用于存储和操作大量数据。该库还包括各种数学函数，可以对这些数组进行复杂的运算，例如线性代数和统计分析。NumPy 广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域，并且可以很容易地与 Python 生态系统中的其他库集成。从本质上讲，NumPy 使用户可以更轻松地在 Python 中执行复杂的数值计算和操作大型数据集。

以下是如何在 Python 中使用 NumPy 的示例：

import numpy as np 

# 创建一个大小为 10 的一维数组
a = np.array([ 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 ]) 

# 打印数组
print (a) 

# 访问使用索引和切片的元素
print (a[ 0 ])     # Output: 0 
print (a[ 2 : 5 ])   # Output: [2 3 4] 

# Reshape the array into a 2D array of size 5x2
 b = a.reshape(5 , 2 ) 

# 打印新数组
print (b) 

# 使用索引和切片访问新数组的元素
print (b[ 1 , 0 ])      # 输出：2 
print (b[ 3 :, :])     # 输出： [[6 7] 
                  # [8 9]]

在此示例中，我们使用 np.array() 创建一维数组并打印它。我们可以像常规 Python 列表一样使用索引和切片来访问数组的元素。我们使用 reshape() 将数组重塑为二维数组并打印出来。我们也可以使用索引和切片访问新数组的元素。

   

Pandas 是一个用于数据操作和分析的 Python 库。它提供易于使用的数据结构和工具来处理结构化数据，例如电子表格或 SQL 表。Pandas 建立在 NumPy 之上，提供两种主要的数据结构，Series 和 DataFrame，它们可以保存不同类型的数据，并且易于操作、分析和可视化。它还为数据操作和分析提供了广泛的功能和方法，例如过滤、排序、分组、合并和聚合数据。Pandas 广泛应用于数据科学、机器学习和商业分析领域，已成为数据专业人士和研究人员的必备工具。

以下是如何在 Python 中使用 Pandas 的示例：

假设我们有一个名为“students.csv”的 CSV 文件，其中包含学生的详细信息，包括他们的姓名、年龄和年级。

姓名，年龄，年级
Alice，18，A 
Bob，19，B 
Charlie，17，C 
David，18，B

我们可以使用 Pandas 读取 CSV 文件并创建一个 DataFrame：

import pandas as pd 

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv( 'students.csv' ) 

# 打印 DataFrame 
print (df)

创建 DataFrame 后，我们可以选择对其执行多项操作。其中一些操作包括选择特定的行或列，应用过滤器根据特定条件提取数据，以及计算汇总统计信息：

# 选择 'name' 和 'grade' 列
df1 = df[[ 'name' , 'grade' ]] 

# 过滤 18 岁以上的学生
df2 = df[df[ 'age' ] > 18 ] 

# 计算平均年龄和成绩
avg_age = df[ 'age' ].mean() av 
​​g_grade = df[ 'grade' ].value_counts(normalize= True ) 

# 打印结果
print (df1) 
print (df2) 
print (avg_age) 
print (avg_grade )

Matplotlib

Matplotlib 是一个 Python 库，用于创建各种类型的绘图、图表和图形。它是一个多功能库，可用于在 Python 中创建基本和复杂的可视化。它提供了多种工具和函数来创建不同类型的图，包括线图、散点图、条形图和直方图等。

使用 Matplotlib，用户可以通过设置颜色、标签和标题等各种参数来自定义绘图的外观。该库还支持各种输出格式，包括 PNG、PDF 和 SVG。这使得导出图表以用于出版物、演示文稿或其他应用程序变得容易。

Matplotlib 可以与其他 Python 库（例如 NumPy 和 Pandas）结合使用，以创建强大的数据可视化效果。它广泛用于数据科学和科学研究社区，以清晰和有意义的方式分析和呈现数据。

以下是如何在 Python 中使用 Matplotlib 的示例：

import matplotlib.pyplot as plt 

# Data
 x = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] 
y = [ 2 , 4 , 6 , 8 , 10 ] 

# 创建绘图
plt.plot(x, y) 

# 自定义
绘图plt. title( "Line Plot example" ) 
plt.xlabel( "X-axis" ) 
plt.ylabel( "Y-axis" ) 

# 显示绘图
plt.show()

此代码块生成一个显示 x 和 y 值的散点图。它还为绘图添加了标题和轴标签，最后，使用 plt.show() 显示绘图。

   

海波恩

Seaborn 是一个 Python 库，它提供了一个用户友好的界面，用于创建美观且信息丰富的数据可视化。它建立在 Matplotlib 之上，提供广泛的可视化技术，包括用于统计分析的专用图。Seaborn 可以轻松自定义绘图的外观，并广泛用于数据科学和研究社区。

以下是如何在 Python 中使用 Seaborn 的示例：

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

# 生成一些随机数据
x = np.arange( 0 , 10 , 0.1 ) 
y = np.sin(x) 

# 创建线图
sns.lineplot(x=x , y=y) 

# 添加标题和轴标签
plt.title( "Sine Function" ) 
plt.xlabel( "x" ) 
plt.ylabel( "y" ) 

# 显示绘图
plt.show()

在这个例子中，我们利用 NumPy 来生成任意数据，这涉及生成一个从 0 到 10（不包括 10）的 x 值数组，增量为 0.1，它们对应的正弦值为 y。之后，我们使用 sns.lineplot() 建立一个以 x 和 y 作为输入的线图。此外，我们使用 Matplotlib 的 plt 函数包含标题和轴标签，并使用 plt.show() 展示绘图。

科学

Scipy 是一个 Python 库，为数值积分、优化、信号处理、线性代数等科学计算任务提供了大量模块，广泛应用于科学和工程领域的数据分析、建模和仿真。

以下是如何在 Python 中使用 Scipy 的示例：

from scipy import optimize 

# 定义二次方程
def  quadratic ( x ): 
    return x** 2 - 4 *x + 3 

# 求方程根 roots
 = optimize.fsolve(quadratic, [ 0 , 3 ]) 

print ( "方程的根是：" , roots)

本例利用 scipy.stats 模块的 norm 函数创建一个正态分布对象，然后通过调用该对象的 cdf 方法计算特定点的 CDF 值，并将输出打印到控制台。

总之，Python 的简单性、可读性和通用性使其成为对数据科学感兴趣的初学者的优秀语言。由于其广泛的库和框架集合，它已成为各种数据科学任务的首选语言，例如大型数据集处理、可视化和机器学习。

愿代码与你同在，

标签：Python,norm 函数,数据库
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