五月_Jo
Python應該是做數據分析最好的語言，沒有之一。
因為Python擁有非常豐富的庫，想要練就python數據分析的技能，學習內容主要包括以下幾點：
- Python工作環境及基礎語法知識瞭解（包括正則表達式相關知識學習）
- 數據採集相關知識（python爬蟲相關知識）
- 數據分析學習
- 數據可視化學習
在此主要講解數據分析的部分。
數據分析其實主要包括：數據的獲取與展示，數據整理，數據描述，數據可視化。
數據分析其實主要掌握pandas和numpy兩個庫即可
數據可視化主要掌握matplotlib，bokeh即可，還可以學習如何調用pyecharts等交互式圖表，數據可視化已綽綽有餘。
最後推薦你一個數據分析的課程，答主最初也是數據分析小白，後來也是一步一步邊看別學邊敲代碼，成長起來的。可以推薦你語雀上乾貨十足的數據分析課程。
如果喜歡此答案，請注意採納，你的點贊和收藏對我十分重要。
匹諾曹的烏托邦
當然非常不錯，作為一門應用廣泛的編程語言，python第三方庫擴展豐富，針對數據可視化，提供了許多高效、簡便的包可以直接使用，下面我簡單介紹3個，分別是matplotlib、seaborn和pyecharts，感興趣的朋友可以嘗試一下：
老牌工具matplotlib
這是python一個非常著名的可視化工具，相信許多做過可視化的朋友都對matplotlib非常熟悉，專業強大、功能齊全、擴展豐富，幾乎你能想到的各種圖表，matplotlib都可以輕鬆辦到，小到常見的柱狀圖、餅狀圖、折線圖，大到複雜的動圖、三維圖、自定義圖，matplotlib都有深入涉及，種類繁多，代碼齊全，如果你想做數據可視化，繪製專業的圖表以供顯示，可以使用一下matplotlib，效果非常不錯：
精簡封裝seaborn
這也是一個非常不錯的python可視化包，基於matplotlib開發，對matplotlib的複雜參數和調用做了精簡封裝，因此使用起來更方便，也更容易入手，常見的散點圖、曲線圖、柱狀圖、餅狀圖、熱力圖、箱型圖、小提琴圖，這個庫都有深入涉及，demo豐富，代碼齊全，官方教程詳細，如果你想快速繪製專業強大的圖表，簡化複雜的參數配置，可以使用一下seaborn，代碼更少，也更容易學習：
簡單易用pyecharts
使用過echarts的朋友應該對pyecharts非常熟悉了，python對echarts的一個簡單封裝和調用，藉助於echarts強大的數據可視化功能，pyecharts也可以輕鬆繪製各種圖表，常見的柱狀圖、餅狀圖、散點圖、曲線圖，複雜的地圖、樹圖、k線圖、儀表盤、地理圖、三維圖，pyecharts都可以輕鬆辦到，專業強大、製圖漂亮、簡單易用，如果你想繪製簡潔大方的圖表，基於web頁面進行顯示，可以使用一下pyecharts，效果非常不錯：
目前就分享這3個不錯的python可視化庫吧，其實還有許多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不錯，只要你有一定python基礎，熟悉一下相關代碼和示例，很快就能掌握的，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。
小小猿愛嘻嘻
很高興能夠看到和回答這個問題,作為一個科技愛好者，我簡單地回答一下這個問題！
回頭仔細想想，掐指一算，從大學時代開始，對我來說，學習是一個被動的採用過程，學校計劃，熱門移動終端的開發，數據庫，Web培訓，PHP後端的培訓……是什麼？我需要做些學習。
今天，我突然意識到，我不應該給自己一個明確的發展方向，畢竟，艱難的歲月裡，有96歲的朋友參加了這項工作，他們不知道在某些領域看起來總是混混的。考慮到對數據的極大興趣以及在該領域中廣泛的知識提取和開發空間，結合以前接觸過的Python，開發了一個自學程序，併為記錄和共享知識的博客編寫了註釋。至於基本的Python語法，這些內容沒有添加到註釋中，我將在代碼示例中插入一些Python語法，因為它仍然是“腳本語言”，學習語法並不困難。
我將嘗試儘快到達我的工作地點，以計算出自己的緊急呼籲，首先從與Python程序一書中的示例相關的部分開始：從入門到實踐，以瞭解下一步將基於Use一書進行。用於數據分析的Python。”
數據可視化是數據分析的重要組成部分，它可以幫助我們更直觀，更有效地訪問複雜數據中的信息。
Matplotlib是製圖工具之一。 我的目標是為Python構建Matlab GUI，當我初次接觸時，我覺得該產品與Matlab圖非常相似。 儘管直接生成的圖表並不算高，但是matplotlib確實是您需要牢記的基礎。
對python數據進行可視化分析的前景很好，使用python可以使可視化圖的效果不及使用專業的可視化工具（tableau，power bi）（前提是您要學習技能）相差無幾。但是對於工作場景，在大公司中，如果您是分析商業數據的僱員，那麼通常使用特殊的可視化軟件工具來分析數據，例如powebi，其功能也非常強大，不會丟失python，製作可視化圖也非常美麗，最重要的是，高效地工作。可以看到python數據分析主要是為了在業務數據分析的工作場所中進行一些數據提取，並輔以可視化，通常不會使用太多數據。
當 Python 運行時，py 文件中的源代碼將在 Python 字節代碼中收集，然後在 Python 虛擬機中收集。
這種機制背後的基本思想是，NET一切都好。 然而，與虛擬機、Python 虛擬機和 Java 或 NET 虛擬機不同，Python 虛擬機是一種更高級的虛擬機。 在這裡，高級不是，在通常意義上，高級，並不意味著Python虛擬機的功能比Java或NET功能更強大，而是說Java或Java。NET 比 Python 虛擬機距離真實計算機。 或者你可以說Python虛擬機是一個更抽象的虛擬機級別。
從 Python C 收集的字節文件通常是 pyc 格式。 此外，Python 可以在交互式模式下工作，例如 UNIX/Linux、Mac 和 Windows，這些模式可以直接在 Python 模式下工作。 可以採用操作指令來確保交互。
以上便是我的一些見解和回答，可能不能如您所願，但我真心希望能夠對您有所幫助！不清楚的地方您還可以關注我的頭條號“每日精彩科技”我將竭盡所知幫助您！
