Python為何成為最受資料分析歡迎的編程語言，在此列出一些有用的Python庫，
Python語言具有高度的通用性，是世界上最先進的語言，在將來，很多技術開發都會依靠它，包括資料科學，人工智能，機器學習等技術，隨著更多駕駛倉產品與Python的結合，將在深度學習中加入更多的便捷性，
熟練的資料分析師和需求方之間存在很大的供需差距，很多公司找不到對Python領域有著深厚經驗，精通高階資料技能的科學家，希望他們擅長資料科學和機器學習演算法，包括線性回歸、邏輯回歸等技術，
Python緣何是行業和資料科學家的最愛？
無論你是其它領域的初學者，還是一個經驗豐富的專業人員，Python都是每個準備賺錢的程式員的首選，
與其它語言相比，Python容易學習且功能強大，同時它擁有大量的社區支持，這讓沒有編程背景的人學習起來也很簡單，如今包括機器學習、人工智能、大資料以及資料科學等在內的技術都已經使用了Python來簡化編程演算法，Python提供了大量的庫，它們在資料分析和資料可視化方面起著重要的作用，
Matplotlib，NumPy，Sci-Py以及Sci-kit Learn是倍受歡迎的Python庫，如果你想成一個合格的資料科學家，則必須要掌握這些Python庫，
技巧：使用Jupyter Notebook來撰寫Python代碼
Jupyter具有自動完成功能，可以讓程式員更少的撰寫代碼，Jupyter使用Python開發檔案來給開發者提供建議函式或引數，甚至整行代碼完成，Jupyter還可以集成GitHub賬號，可以更好的展示自己的專案，
使用Jupyter，可以創建和共享代碼、組件以及可視化檔案，可以執行資料清理和轉換，統計建模以及可視化資料，
給各位推薦幾款資料分析的超級擴展庫：
NumPy代表“數值Python”，這是分析資料，執行基本和高級陣列運算的理想工具，NumPy使用各種操作來計算Python中的陣列和矩陣，它的優點是存盤相同的資料更容易，執行多個數學運算，從而節省大量的時間，提高性能，
Sci-Py以增強或高級的數學計算而聞名，包括用于線性代碼、積分，優化和統計的模塊，此功能基于Numpy基礎，適合于所有科學領域編程，尤其是科學、數學和工程學，以及它們的組合，
Pandas用于資料分析，它提供一種多維的結構資料集，它可以從CSV\TSV\SQL資料庫中獲取資料，然后創建具有行和列的Python物件，
Pandas在Python一系列編碼中提供了高度優化的性能，開發者可以通過兩種方式執行資料操作，包括查看資料序列和資料幀的型別，序列是一維資料型別，而資料幀是包括行與列的二維資料型別，
Scri-ket Learn是一款流行的Python庫，用于不同行業的資料科學專案，這個庫有著自己獨特用途，比如影像處理，還有常見的機器學習演算法，該方法在資料挖掘中有著非常多的用途，包括聚類，回歸，模型選擇，分類以及降維等，并保持高性能的輸出，
當我們需要對資料進行可視化時，最佳方式就是使用Matplotlib來生成各種二維圖或實時的可視化效果，在資料科學專案中，可以通過Matplotlib庫獲取到嵌入圖和面向物件的應用程式API，
通常情況下，資料分析是一個比較乏味的程序，通過Matplotlib創建可視化影像，幫助我們尋找其中的洞見，更需要我們大量的努力和耐心，以獲得正確的解決方案與精確結果，
小結
在Python生態中，有很多個庫，提供了幫助資料科學專案的各種工具，資料驅動的專業人士可以利用Python執行高性能的ML演算法，具有很多開發高端產品的廣闊前景，
Python是一門容易學習，編程簡潔的語言，也是初學者的首選，有一些人認為Python是資料科學和資料驅動行的變革者，掌握Python是讓你成為資料科學家的秘密武器，
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