斯坦福python
Ⅰ python数据分析需要哪些库
1、Numpy
Numpy是Python科学计算的基础包，它提供了很多功能：快速高效的多维数组对象ndarray、用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数、用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具、线性代数运算、傅里叶变换以及随机数生成等。NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法和库之间传递数据的容器。
2、Pandas
Pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。自从2010年出现以来，它助使Python成为强大而高效的数据分析环境。其中用得最多的Pandas对象是DataFrame，它是一个面向列的二维表结构，另一个是Series，一个一维的标签化数组对象。Pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的数据处理功能。还提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。
3、matplotlib
matplotlib是最流行的用于绘制图表和其他二维数据可视化的Python库。它最初由John
D.Hunter(JDH)创建，目前由一个庞大的开发团队维护。它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其他的Python可视化库，但matplotlib应用最为广泛。
4、SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，它与Numpy结合使用，便形成了一个相当完备和成熟的计算平台，可以处理多种传统的科学计算问题。
5、scikit-learn
2010年诞生以来，scikit-learn成为了Python通用机器学习工具包。它的子模块包括：分类、回归、聚类、降维、选型、预处理等。与pandas、statsmodels和IPython一起，scikit-learn对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。
6、statsmodels
statsmodels是一个统计分析包，起源于斯坦福大学统计学教授，他设计了多种流行于R语言的回归分析模型。Skipper Seabold和Josef
Perktold在2010年正式创建了statsmodels项目，随后汇聚了大量的使用者和贡献者。与scikit-learn比较，statsmodels包含经典统计学和经济计量学的算法。
Ⅱ 求推荐一本大学Python教材
《Python编程：从入门到实践》
2016年出版的书，基于 Python3.5 同时也兼顾 Python2.7，书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念。
每个小结都附带练习题，它可以帮助你更快的上手编写程序，解决实际编程问题。
上到有编程基础的程序员，下到10岁少年，想入门Python并达到可以开发实际项目的水平，这本书都是不错的选择。
Ⅲ python数据分析方向的第三方库是什么
Python除了有200个标准库以外，还有10万个第三方扩展库，囊括了方方面面。其中做数据分析最常用到的库有4个：
Numpy
Numpy是Python科学计算的基础包。它除了为Python提供快速的数组处理能力，还是在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的 Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy 数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。因此，许多Python的数值计算工具要么使用NumPy 数组作为主要的数据结构，要么可以与NumPy进行无缝交互操作。
Pandas
Pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数，兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。因为数据操作、准备、清洗是数据分析最重要的技能，所以Pandas也是学习的重点。
Matplotlib
Matplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库，它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其它的Python可视化库，但Matplotlib却是使用最广泛的，并且它和其它生态工具配合也非常完美。
Scikit-learn
Scikit-learn是Python的通用机器学习工具包。它的子模块包括分类、回归、聚类、降维、选型、预处理，对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。
Ⅳ 缂栫▼瀛︽牎鎺掑悕
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Ⅳ Python人工智能具体学什么后面好就业吗
python培训的具体学习内容一般培训培训都是分五个阶段：
第一阶段学习Python核心编程，主要是Python语言基础、Linux、MySQL，前期学习Python编程语言基础内容;中期主要涉及OOP基础知识，学习后应该能自己处理OOP问题，具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想，以及了解什么是数据库以及相关知识。
第二个阶段主要是学习全栈开发，主要是Web编程基础、Flask框架、Django框架、Tornado框架，这一部分主要是前端网站开发流程，培养方向是前端开发工程师或者是Web全栈开发工程师、Python开发工程师。
第三阶段是网络爬虫，主要包括数据爬取、Scrapy框架项目、分布式爬虫框架等，培养方向是Python爬虫工程师。
第四阶段培训的是人工智能，主要是数据分析、机器学习、深度学习，能够学到人工智能领域中的图像识别技术，对行业中流行的数据模型和算法有所了解，使用主流人工智能框架进行项目开发，深入理解算法原理与实现步骤。培养方向是数据分析师、算法工程师、数据挖掘工程师以及人工智能工程师。
在国家大力推行人工智能的趋势下，Python语言也在各大企业应用的越来越广泛，虽然Python是在近几年才被大家所了解，但凭借其自身的功能强大、语法简单、容易上手的特性发展势头强劲，越来越多的人想要去学习Python。
那么Python培训完前景如何：
由于现在大学院校还没有和Python开发相符合的专业，所以大部分想要从事Python开发的小伙伴都会选择去参加培训来学习专业的技能，Python培训主要的优势也是能够接触到企业的实战项目去实践，培养项目实战开发能力，现在企业招聘员工的时候都想要有相关项目经验的人，所以Python培训会在教授大家理论知识的基础上着重培养开发能力。
比如说优就业的Python课程是联合网络飞浆共用研发的，课程每个阶段都会设置对应的开发项目，讲师也都是来自于企业一线，拥有多年的实战开发经验和授课经验。课程内容主流前沿，学习完成之后在Python开发、数据分析、爬虫开发、人工智能等方向都是大家的求职方向，就业路径宽广。
Python培训完薪资待遇：
Python开发人才近几年一直呈现出供不应求的趋势，开发人员的薪资也是非常不错的，从职友集统计数据可以看到，北京Python开发工程师平均月薪高达19800元/月，并且随着工作经验的不断积累，职业路径发展和晋升都是呈现不断上升的，所以只要大家学好专业技能，将来的就业前景还是十分可观的。
拓展资料：
可能在很多人的认知中，编程开发工程师基本都是男生，确实在现在的编程行业里是男生偏多的现状，但是这并不能说明女生就不适合学习编程开发，不适合学Python。近几年学习KIT技术以及从事IT工作的女生都在不断增加，并且在企业中每个开发团队都会有一定比例的女生，女生同样也是适合从事IT开发工作的。