Python 数据分析常用库：从数据获取到可视化

Python 拥有丰富的数据分析库，涵盖了数据获取、清洗、处理、分析、建模、可视化等各个环节。以下列举一些常用的库：

1. 数据处理与分析

• NumPy: 提供高效的数组操作和数学函数，是科学计算的基础库。
• Pandas: 提供 Series 和 DataFrame 数据结构，方便进行数据清洗、处理和分析。
• SciPy: 基于 NumPy，提供更高级的科学计算功能，例如优化、积分、插值等。

2. 数据可视化

• Matplotlib: Python 最基础的绘图库，功能强大，可定制化程度高。
• Seaborn: 基于 Matplotlib，提供更高级的统计图表，例如热力图、分布图等。
• Plotly: 提供交互式图表，适合用于网页展示。
• Bokeh: 另一个交互式图表库，适合创建仪表盘和数据应用。

3. 机器学习

• Scikit-learn: 提供各种机器学习算法，例如分类、回归、聚类、降维等。
• TensorFlow: Google 开发的开源机器学习框架，适合深度学习。
• PyTorch: Facebook 开发的开源机器学习框架，动态计算图，灵活易用。

4. 数据获取与处理

• Requests: 用于发送 HTTP 请求，获取网页数据。
• BeautifulSoup: 用于解析 HTML 和 XML 文档，提取数据。
• Scrapy: 用于构建网络爬虫，爬取大规模数据。
• SQLAlchemy: 用于操作关系型数据库。

5. 其他常用库

• Statsmodels: 用于统计建模和假设检验。
• NLTK: 用于自然语言处理。
• Gensim: 用于主题建模和文本相似度计算。