数据分析---大数据及机器学习
常用的库：Numpy、Pandas、Matplotlib、Scipy等；
编辑器：IPython和Jupyter notebook（Anaconda包含）；
1.Numpy：Numerical Python缩写，主要用于数值计算。
2.Pandas：数据分析的主要工具。
3.matplotlib：绘制数据图表
4.scipy：科学计算领域针对不同标准问题的包的集合。强大的科学计算方法（矩阵分析、信号分析、数理分析等）
一、Numpy
安装方法：pip install numpy / conda install 一般自带；
引导：import numpy as np 约定熟成；
ndarray-多维数组对象：np.ndarray()实例化对象；
常用属性：T（高维数组转置）、ndim维度、shape形状、size总长、dtype元素类型；
创建方法：array()将列表转为数组、arange()等同range、linspace()、zeros()全0数组、ones()全1数组、empty()空数组、eye()单位矩阵；
基本操作：索引arr[1][2]; 切片arr[0:2], 倒序arr[::-1]和arr[,::-1]；变形reshape{(48,)/(6,8)(-1,4)} ;级联concatenate（obj1，obj2，axis=0/1/2）.
聚合操作：求和Sum，最大/小Max/Min，平均Mean,平方Square，四舍五入Rint，正负号Isnan等等。
快速排序:np.sort()
二、Pandas
安装方法：pip install Pandas
引导：import pandas as pd 约定熟成；
Series（一维）和DataFrame