大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的重要性不言而喻，掌握數(shù)據(jù)者得天下。很多同學可能對一堆數(shù)據(jù)不知如何進行處理分析得到有用的信息，本文詳細的介紹了數(shù)據(jù)分析的三劍客numpy，pandas，matplotlib。

Matplotlib 是一個 Python 的 2D繪圖庫，它以各種硬拷貝格式和跨平臺的交互式環(huán)境生成出版質(zhì)量級別的圖形。它主要用來回事圖形，用來展現(xiàn)一些數(shù)據(jù)，更加直觀的展示，讓你第一眼就只要數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)趨勢

NumPy是Python的一種開源的數(shù)值計算擴展。這種工具可用來存儲和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)結構要高效的多（該結構也可以用來表示矩陣（matrix））。一個用python實現(xiàn)的科學計算，包括：1、一個強大的N維數(shù)組對象Array；2、比較成熟的（廣播）函數(shù)庫；3、用于整合C/C++和Fortran代碼的工具包；4、實用的線性代數(shù)、傅里葉變換和隨機數(shù)生成函數(shù)。numpy和稀疏矩陣運算包scipy配合使用更加方便

pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務而創(chuàng)建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。你很快就會發(fā)現(xiàn)，它是使Python成為強大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一。