一 数据分析的含义和目标
1、统计分析方法
2、提取有用信息
3、研究、概括、总结
二 Python与数据分析
1、Python：Guido van Rossum 1989圣诞假期
2、特点：简洁 开发效率高 运算速度慢 胶水特性
3、数据分析：numpy，scipy，matplotlib，pandas，scikit-learn、keras
4、用于Python科学计算与可视化的扩展模块主要有NumPy、SciPy、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV
三 Python数据分析大家族
numpy：科学计算包，支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成，并可与C++/Fortran语言无缝结合。树莓派Python v3默认安装就已包含了numpy。
scipy：scipy依赖于numpy，提供了更多的数学工具，包括矩阵运算、线性方程组求解、积分、优化等等。
matplotlib：依赖于numpy模块和tkinter模块，可以绘制多种形式的图形，包括线图、直方图、饼状图、散点图、误差线图等等，图形质量可满足出版要求，是计算结果可视化的重要工具。
pandas：基础数据分析套件
scikit-learn：强大的数据分析建模库
keras：人工神经网络
四 Python环境搭建
平台：Windows、Linux、MacOS
科学计算工具：Anaconda
大量科学扩展库安装包下载：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
enthought科学计算解决方案：https://www.enthought.com/
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