一：Python数据分析基础
Anaconda IDE的基本使用方法
1. Anaconda是一个集成各类Python工具的集成平台
2. 包管理和环境管理工具：conda
conda: 一个工具，用于包管理和环境管理，其中：
- 包管理与pip类似，管理Python第三方库
- 环境管理能够允许用户使用不同版本Python，并能灵活切换
anaconda：一个集合，包括conda、某版本Python、一批第三方库等
conda将工具、第三方库、Python版本、conda都当作包，同等对待
3. 编程工具:Spyder
4. 交互式编程环境：IPython
二：Python数据分析表示
NumPy库入门
1.NumPy
NumPy是一个开源的Python科学计算基础库，包含：
- 一个强大的N维数组对象 ndarray
- 广播功能函数
- 整合C/C++/Fortran代码的工具
-线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
NumPy是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础
2.N维数组对象：ndarray
ndarray是一个多维数组对象，由两部分构成：
- 实际的数据
- 描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型等）
ndarray数组一般要求所有元素类型相同（同质），数组下标从0开始
3.ndarray的元素类型
ndarray为什么要支持这么多种元素类型？ 对比：Python语法仅支持整数、浮点数和复数 3种类型
- 科学计算涉及数据较多，对存储和性能都有较高要求
- 对元素类型精细定义，有助于NumPy合理使用存储空间并优化性能
- 对元素类型精细定义，有助于程序员对程序规模有合理评估
4.ndarray数组的创建
5.ndarray数组的变换
6.ndarray数组的操作
数组的索引和切片
索引：获取数组中特定位置元素的过程
切片：获取数组元素子集的过程
Python数据分析与展示2：https://developer.aliyun.com/article/1395295
