python數據分析的要求並不是軟件開發的要求，確實，對於一門工具，不同目的的使用者，需要的技能是不一樣的，比如刀這個工具，屠夫用它是殺豬的，廚師用它是切菜的，軍人用它是保家衛國的，客人用它是切牛排的，每個人用的方式都不一樣，對於刀的掌握方法都有特定的要求。

python數據分析，就如同學excel做數據分析一樣，都是從了解python如何打開使用，如何在裏面處理數據，如何篩選數據，如何統計分析，如何圖表展示。python只是工具，關鍵還是處理問題的思維方法。我們學習python的目的不是為了寫網站、寫應用軟件、寫爬蟲工具，而是數據分析，所以我們的範圍就縮小到python是什麽和如何使用基本功能，以及如何數據分析兩個大內容。

python數據分析，步驟有三：

步驟一、基本上用Numpy庫做統計計算。這就如同excel裏面“數據”菜單裏面的那些統計匯總函數的功能。

步驟二、學習使用pandas，它的出生（2009年開源）就是為了用於金融數據分析。pandas是在Numpy的基礎上開發的工具。使得統計更加方便。

步驟三、matplotlib是python在數據分析展示時用的比較主要的庫，此外，還有很多圖形庫是基於matplotlib開發的，顯示效果會更加友好和方便。如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，這7種圖形工具庫的簡單使用可以參見http://python.jobbole.com/84218/介紹。不過，我個人覺得並不是一定要做數據展示的，還是那句話，看每位使用者的需求是什麽。

我開始學習啦……

參考網頁

http://www.cnblogs.com/nxld/p/6058998.html

http://python.jobbole.com/84218/

本文出自 “一杯開心茶” 博客，請務必保留此出處http://ggwhsd.blog.51cto.com/13135051/1957492

python的數據分析的學習方法