Python数据分析与挖掘的常用工具

Python语言：简要概括一下Python语言在数据分析、挖掘场景中常用特性：列表（可以被修改），元组（不可以被修改）字典（结构）集合（同数学概念上的集合）函数式编程（主要由lambda()、map()、reduce()、filter()构成）Python数据分析常用库：Python数据挖掘相关扩展库NumPy提供真正的数组，相比Python内置列表来说速度更快，NumPy也是Scipy、Matplotlib、Pandas等库的依赖库，内置函数处理数据速度是C语言级别的，因此使用中应尽量使用内置函数。示例：NumPy基本操作import numpy as np # 一般以np为别名a = np.array([2, 0, 1, 5])print(a)print(a[:3])print(a.min())a.sort() # a被覆盖print(a)b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])print(b*b)输出：[2 0 1 5][2 0 1]0[0 1 2 5][[ 1 4 9] [16 25 36]]ScipyNumPy和Scipy让Python有了MATLAB味道。Scipy ………………………………