tiobe 最新發布的 9 月程式語言排行榜中，python 憑 4.67% 的增速以 0.26% 的優勢力壓 c++，逆襲成功進入 top 3。
tiobe 9 月程式語言 top 5
而近一年勢頭不滅的 python 在資料分析領域，是專家們的必備技能。隨著 it 行業的增長，對有經驗的資料科學家的需求也水漲船高，而 python 也一躍而成最受歡迎的語言。本文旨在介紹分析資料的基本知識，並利用 python 建立一些漂亮的資料視覺化。
概要
資料科學領域，非 python 語言莫屬？
python 是最適合資料科學家的語言，這一點毫無爭議。下面幾點可以幫你理解為什麼從事資料科學的人選擇了 python：
你知道最大的好處是什麼嗎？資料科學家是目前收入最高的職位之一，根據 indeed.com 的資料，平均年薪為 $130,621。
python 由 guido van rossum 於 1989 年建立。它是個解釋語言，擁有動態語義。它在所有的平台上可以免費使用。python 是：
● 物件導向
● 高階語言
● 容易學
● 面向過程
為資料科學中的 python 安裝 jupyter
我們先來在自己的系統上安裝 jupyter。請按照以下步驟進行：
我建議你使用 anaconda 發行版（安裝 python 和 jupyter。裝好jupyter 之後，可以在命令列中輸入「jupyter notebook」即可在預設瀏覽器中開啟。現在我們在 jupyter 上寫個最基本的程式。
name=input(
"enter your name:"
)
print("hello"
, name)
要執行這段**，可以按下「shift+enter」，即可檢視輸出。如下面的截圖所示：
資料科學中的 python 的基礎
現在可以開始程式設計了。為了程式設計，你需要先了解以下的基礎知識：
資料科學中的 python 庫
這是 python 在資料科學中發揮力量的部分。python 擁有大量用於科學計算、分析、視覺化等的庫。一些庫如下：
demo：實際應用
問題描述：給定一組資料集，該資料集是由多種資料組成的綜合統計資料，如監獄設施的分布和情況、監獄的擁擠程度、監獄中的犯人型別，等等。請在這個資料集上做描述性的統計，並從資料中找出有用的資訊。下面是幾個任務：
● 資料載入：使用 pandas 載入資料集「prisoners.csv」並顯示資料集中的前五行和最後五行。然後用 pandas 的 describe 方法找出列數。
● 資料操作：建立乙個新的列 - 「total benefitted」，它是所有模式下的受益的犯人總數。
● 資料視覺化：建立條形圖，用每個州的名字作為x軸，受益犯人的總數作為條的高度。
載入資料使用以下**：
然後用 pandas 的 describe 方法，只需輸入以下語句：
然後進行資料操作：
最後，用 python 做一些資料視覺化。**如下：
import
numpy
asnp
xlabels = prisoners['state/ut'
].values
plot.figure(figsize=(
20,
3))plot.xticks(np.arange(xlabels.shape[
0]), xlabels, rotation =
'vertical'
, fontsize =
18)plot.xticks
plot.bar(np.arange(prisoners.values.shape[
0]),prisoners[
'total_benefited'
],align =
'edge'
)
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