关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题； 可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；
推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富。
-------------------------------------正文----------------------------------------
Python 是数据分析和可视化领域中最受欢迎的编程语言之一，因为它有着丰富的库和框架，可以帮助你轻松地处理数据、进行分析并创建直观的图表。以下是一些常用的 Python 数据分析和可视化库：
-
Pandas：
- 是 Python 中最流行的数据处理库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，非常适合处理表格数据。
-
NumPy：
- 提供了多维数组对象和一系列处理这些数组的函数，是进行科学计算的基础库。
-
SciPy：
- 基于 NumPy，提供了更多的科学计算工具，如统计分析、优化算法等。
-
Matplotlib：
- 是 Python 中最常用的绘图库之一，可以用来创建高质量的2D和3D图表。
-
Seaborn：
- 基于 Matplotlib，提供了更多的图表类型和美观的默认主题，使得创建复杂的可视化变得更简单。
-
Plotly：
- 支持创建交互式图表，可以在 Jupyter Notebooks 中直接显示，也可以在网页上使用。
-
Bokeh：
- 专门用于创建交互式图表的库，特别适合在Web应用程序中使用。
-
ggplot：
- 是基于 R 语言的 ggplot2 的 Python 版本，提供了一种语法来创建复杂的统计图表。
-
Dash：
- 由 Plotly 提供，是一个用于创建交互式 Web 应用程序的框架，可以与 Plotly 图表集成。
-
Tableau：
- 虽然不是 Python 库，但 Tableau 是一个强大的数据可视化工具，可以通过 Python 脚本与 Python 数据分析库结合使用。
-
Power BI：
- 类似于 Tableau，Power BI 也是一个独立的数据分析和可视化工具，可以通过 Python 进行数据准备和处理。
-
Jupyter Notebook：
- 是一个交互式计算环境，可以用来编写和运行代码，非常适合数据分析和可视化的探索性工作。
-
Scikit-learn：
- 是 Python 的机器学习库，虽然主要用于建模和预测，但也可以用来进行数据分析。
-
Statsmodels：
- 是一个统计分析库，提供了许多统计模型的估计和测试方法。
-
Geopandas：
- 是一个开源项目，用于地理空间数据的操作和分析。
使用这些工具，你可以进行数据清洗、转换、分析、建模和可视化。通常，一个数据分析项目会涉及多个库的组合使用，以实现最佳的数据处理和可视化效果。
感兴趣的同学辛苦 关注/点赞 ，持续分享逻辑、算法、管理、技术、人工智能相关的文章。
有意找工作的同学，请参考博主的原创：《面试官心得--面试前应该如何准备》，《面试官心得--面试时如何进行自我介绍》， 《做好面试准备，迎接2024金三银四》。
或关注博主免费专栏【程序员宝典--常用代码分享】里面有大量面试涉及的算法或数据结构编程题。
博主其它经典原创：《管理心得--如何高效进行跨部门合作》，《技术心得--如何成为优秀的架构师》、《管理心得--如何成为优秀的架构师》、《管理心理--程序员如何选择职业赛道》，及
《C#实例：SQL如何添加数据》，《C#实战分享--爬虫的基础原理及实现》欢迎大家阅读。