引言： Python是一种非常流行的脚本语言，其还提供了一个科学技术栈，可以进行快捷方便的数据分析，本系列文章将聚焦在如何使用基于Python的技术栈来构建数据分析的工具集合。工欲善其事，必先利其器，让我们来看看这些工具吧。
0. 数据分析 以及机器学习
信息时代唯一不变的就是变化。 随着信息化技术的推广和应用，大数据技术的大规模应用，于是乎数据分析、数据挖掘、机器学习甚至于从前高大上的人工智能（AI）已经开始频繁出现在各个场合，这一切昭示着数据时代的来临。
对于程序猿们来说，除了写代码，实现特定的功能之外，在这个纷繁变化的时代，也需要去了解和掌握一些数据分析的技能与工具，正如之前掌握一些Linux/数据库方面的技能一样；有了这些技能，可以给你大大加分，或许可以帮助你进入了一个崭新的广阔领域。
1. Python是什么？
Python是大名鼎鼎的通用脚本语言，可以满足全功能的程序设计需求；目前主流的是2.7.x和3.x版本，在2020年之时，2.x版本将不再被继续支持。 Python最大的有点就是简单易学，所以在其他领域内，应用甚广。我们这里所讲的各类工具包，都是建立在Python之上的。
2. IPython是什么？
ipython 是一个 python 的交互式 shell，比默认的python shell 好用得多，支持变量自动补全，自动缩进，支持 bash shell 命令，内置了许多很有用的功能和函数。对于诸多的程序猿们来说，这个就是一个极为强大的交互工具，基本上后续的诸多数据分析操作都是建立在ipython之上的。
ipython提供了多种实用模式，包括：terminal，界面以及web的交互界面等，非常的强大与易用。
安装指南： http://ipython.org/install.html
3. Numpy
NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。
其速度很快，且功能强大，可以支持线性代数运算，傅立叶变换、随机数生成等等各类的数学元算。
官方网站： http://www.numpy.org/
4. Pandas
Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
其中提供了DataFrame的强大二维结构来做为数据分析的基本结构主体，Series做为高效的数据组结构来使用。 Pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格、关系数据库（SQL）灵活得数据分析功能， 可以方便地完成重塑、切片、切块、聚合、排序以及选取数据子集等操作。
官方网站: http://pandas.pydata.org/
5. Matplotlib(图形展示包）
matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中，它的文档相当完备，应用非常广泛，是Python进行数据分析的必备工具。且其已经与Pandas等工具包进行了深度集成，可以在pandas中直接调用各类绘图函数，直接生成对应图表。
官方站点: http://matplotlib.org/
6. Scipy
SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等.
scipy有一个stats包，其中可以包含标准连续、离散概率分布、各类统计检验方法，以及更好的描述统计方法。
Numpy与Scipy的结合使用可以完全替代Matlab中的计算功能（包括其插件工具箱）
官方站点： http://www.scipy.org/
7. 常用的开发工具
以下为两个非常强大的集成开发环境，集成了各类所需的开发包，大家可以自行从官网上下载对应版本， 支持各类平台（window, mac, linux)以及32位/64位系统。
- Canopy https://www.enthought.com/products/canopy/
- Anaconda https://www.continuum.io/downloads
7. 总结
在Python的社区中有非常多的工具， 比如keras就是一个强大的机器学习的实现包，且已经可以直接使用Tensorflow实现卷积神经的计算，相当的骚包。 好了，希望大家通过本文对基于Python的数据分析技术栈有个直观的认识。稍后的文章中，我们还将逐步详细介绍如何来一步一步实现数据分析的工作。
－－－－－－－－－－ 罪恶的结束线，文章终于结束了 -------------------------------------------------------------- 本文系CDSN的博主木小鱼的笔记个人原创，如要转载，请保留原始链接和原作者信息，支持原创，方便你我。 作者本文也维护了一个今日头条上的头条号：程序加油站，欢迎大家关注。