数据分析与可视化

数据分析是通过数据提取、整理和分析来发现有用信息的过程，而数据可视化则通过图形和图表的方式，将数据转化为视觉化信息，以便快速理解数据趋势和模式。本篇文章将介绍如何使用 Python 进行数据分析与可视化，重点使用两个常用的库：NumPy、Pandas 进行数据分析，Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化。

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1. 数据分析基础

数据分析的基本步骤包括：

1. 数据收集：从文件、数据库、API 或网络获取数据。
2. 数据清洗：处理缺失值、重复值、格式化问题等。
3. 数据分析：使用统计方法或编程工具分析数据。
4. 数据可视化：将分析结果以图形或表格的形式展示。

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2. 使用 NumPy 进行数值计算

NumPy 是 Python 的数值计算库，主要用于处理数组和矩阵运算。

2.1 安装 NumPy

可以使用以下命令安装 NumPy：

pip install numpy

2.2 NumPy 基本用法

示例：创建数组

import numpy as np

# 创建一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建二维数组
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print("一维数组:", arr)
print("二维数组:", arr_2d)

示例：数组运算

# 数组加法
arr_sum = arr + 10

# 数组元素求和
arr_total = np.sum(arr)

print("数组加法:", arr_sum)