Python作为一门优秀的编程语言，近年来受到很多编程爱好者的青睐。
一是因为Python本身具有简捷优美、易学易用的特点；二是由于互联网的飞速发展，我们正迎来大数据的时代，而Python无论是在数据的采集与处理方面，还是在数据分析与可视化方面都有独特的优势。我们可以利用Python便捷地开展与数据相关的项目，以很低的学习成本快速完成项目的研究。
Python被大量应用在数据挖掘和机器学习领域，其中使用极其广泛的是IPython、Numpy、pandas、Matplotlib等库。对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说，学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向。
IPython
（图源：ipython.org）
IPython是Python的加强型交互式解释器。
IPython是使用Python进行数据分析、处理、呈现的重要选择之一。它是一个与Python科学计算包（主要包括Numpy、pandas、Matplotlib等）紧密联系的交互式开发环境，它同时也是Python科学计算包的一部分。
主要特点包括：
o 提供给用户一个强大的交互界面。
o Jupter Notebook的内核。
o 高效的交互式处理、呈现数据（特别是与Matplotlib一起使用）。
o 适合并行处理计算。
IPython加上一个文本编辑器是科学计算者使用Python进行数据分析、处理、呈现的最佳选择之一。
IPython主要包括：
o 一个强大的、交互式的Python壳
o Jupyter内核，支持用户在Jupyter Notebook以及其他终端与IPython的交互
IPyton壳
2017年最新发布的IPython壳以及内核具有以下这些重要的特性：
o 全面的对象检查。
o 记录输入历史。
o 缓存输出结果。
o 扩展的代码补全功能，可以补全变量、关键字、文件名、函数名等。
o 对系统“魔法”方法的扩展，可以处理与操作系统相关的任务。
o 丰富的配置系统支持不同状态的切换。
o 历史信息登录与重载。
o 支持不同语法。
o 轻松嵌入到其他Python程序中。
o 对pdb调试器和Python测试工具的集成。
Numpy
（图源：numpy.org）
Numpy是Python科学计算库的基础。
主要包括：
o 强大的N维数组对象和向量运算
o 一些复杂的功能
o 与C／C++和Fortran代码的集成
o 实用的线形代数运算、傅立叶变换、随机数生产等
Numpy提供了一个简洁的C语言接口，可以非常方便地使用C语言编写的代码操作Numpy数组对象，反过来使用C语言生成的数组也可以轻松的转化成Numpy数组对象；这一特性使得Python轻松地与其他编程语言C/C++粘结在一起。Numpy除了用作科学计算，也可以用作多维度普通数据的容器；并且可以定义任何类型的数据，使得Numpy高效、无缝地与各种类型的数据分析库连接起来。
Numpy的主要对象是一个多维度的、均匀的多维数组。Numpy提供了各种函数方法可以非常方便灵活的操作数组，熟练掌握数组的基本概念是使用数组这种数据结构的基本要求。
pandas
（图源：pandas.pydata.org）
pandas是建立在Numpy基础上的高效数据分析处理库，是Python的重要数据分析库。
pandas提供了众多的高级函数，极大地简化了数据处理的流程，尤其是被广泛地应用于金融领域的数据分析。
pandas主要包括：
o 带有标签的数据结构，主要包括序列（Series）和数据框（DataFrame）等。
o 允许简单索引和多级索引。
o 整合了对数据集的集合和转换功能。
o 生成特定类型的数据。
o 支持从Excel、CSV等文本格式中文导入数据，以Pytables/HDF5格式高效地读／写数据。
o 能够高效地处理带有默认值的数据集。
o 能够直接进行常规的统计回归分析。
Matplotlib
（图源：matplotlib.org）
Matplotlib是一个主要用于绘制二维图形的Python库。
数据可视化是数据分析的重要环节，借助图形能够帮助更加直观地表达出数据背后的”东西”。
Matplolib最初主要模仿Matlab的画图命令，但是它是独立于Matlab的，可以自由、免费使用的绘图包。Matplotlib依赖于之前介绍的Numpy库来提供出色的绘图能力。Matplotlib项目是John Hunter在2002年发起的，目标是建立一个具备以下特点的Python绘图工具包：
o 能够绘制出高质量的图形，并且图形里面的镶嵌的文本必需足够美观。
o 能够和Tex文档一起输出。
o 能够嵌入到GUI(图形用户界面)应用程序中。
o 代码足够简洁并且可扩展性强。
o 绘图命令足够方便。
经过社区多年以来的努力，Matplotlib已经具备了上面列出的所有特点。现在Matplotlib被广泛地应用于各种生产、科学研究等环境中，比如在网络服务中动态生成图形、在IPython壳下交互使用Matplotlib绘图等。
Matplotlib从概念上可以分为三层：
matplotlib.pylab，这一层给主要给用户提供一些简单的命令来生成图形，语法风格和Matlab非常接近。Matplotlib的API，这一层主要给用户提供了直接创建图形、线条、文本等的功能。这是一个抽象层，它并不关心图形的输出。最后一层是后端，主要是管理图形的输出等其他一些功能。
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如果你已经决定学习Python数据分析，但是之前没有编程经验，那《Python数据分析从入门到精通》你绝不能错过。Python数据分析“四剑客”在本书上会进行详细深入的介绍。
本书详细地介绍了IPython、Numpy、pandas、Matplotlib库的组成与使用，为科学计算相关人员提供了有用的参考资料。采取循序渐进的写作风格，对于工具的安装、使用步骤、方法技巧逐步展开，加以图解和应用场景，即使完全不懂Python和数据分析的人员，也可以流畅地读完本书。
无论哪种语言，编程的方法、模式、数据结构、算法都是相通的。本书将科学计算、数据结构与各种工具和方法完美结合，让非Python读者也能融会贯通，让学习统计的人能找到更适合的统计方法和数据分析处理方法。
本书最后的两个实战案例适合数据分析入门者，案例的步骤详细、分析到位，能为读者入手真实项目打下良好的基础。
