小企网站建设解决方案,注册公司需要什么资料和流程,莱芜如何选择网站建设,受欢迎的网站建设公司一、为什么要使用Python进行数据分析#xff1f;python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区#xff0c;拥有不断改良的库#xff0c;能够轻松的集成C,C,Fortran代码(Cython项目)#xff0c;可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建。二、Python的优势与劣势#xff…一、为什么要使用Python进行数据分析python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区拥有不断改良的库能够轻松的集成C,C,Fortran代码(Cython项目)可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建。二、Python的优势与劣势1.Python是一种解释型语言运行速度比编译型数据慢。2.由于python有一个全局解释器锁(GIL),防止解释器同时执行多条python字节码所以python不适用于高并发、多线程的应用程序。三、使用Python进行数据分析常用的扩展包。目前初始阶段的学习主要涉及4个包的安装numpy、scipy、pandas、matplotlib我笔记本里安装的是Python2.7版本在安装了pip和setuptools工具关于pip和setuptools工具的安装详见相关笔记。最初使用的安装命令很简单pip install pandaspip install numpypip install scipypip install matplotlib但是只安装成功了numpy和matplotlib两个包pandas和scipy安装失败查阅了相关资料发现可能是版本问题或者包的依赖相关。最终在stack overflow发现了一个很棒的Python包提供网址http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy--这里要Mark一下后边争取写一个爬虫搞下来所有的包防止丢失。以上网址是加州大学欧文分校提供的Python相关库的下载地址修改#后边的名字可以进去其他包的下载页面此页面中提供了安装某个包需要依赖的前置包的说明非常友好。依赖包说明类似Pandas, a cross-section and time series data analysis toolkit.Requires numpy, dateutil, pytz, setuptools, and optionally numexpr, bottleneck, scipy, matplotlib, pytables, lxml, xarray, blosc, backports.lzma, statsmodels, sqlalchemy and other dependencies.然后就是一堆的pandas下载地址。最终根据各个包的相关性先安装了numpymkl的whl文件然后是安装scipy最后是pandas。安装的方法如下1.下载对应的4个包放在D:\目录下(很奇怪我笔记本是AMD64位的但是安装amd64版本的包报不支持的platform的错误安装了32位的可以正常import)2.cmd命令行进入D:\目录执行pip install 进行安装。(如果已安装了其他错误的版本使用pip uninstall卸载)最后使用如下类似命令查看包的安装位置以上这篇对Python进行数据分析_关于Package的安装问题就是小编分享给大家的全部内容了希望能给大家一个参考也希望大家多多支持脚本之家。
