python大数据分析基础教程

1、 Python最大的优点就是简单易用。 这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。 这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。 还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。

2、 Dask与Spark共同拓展了Python生态在大数据分析中的边界，它不仅支持庞大的数据处理，还兼容多种接口，如NumPy和concurrent.futures。 本篇将深入探讨Dask的底层原理、分布式调度与超内存数据处理，一步步揭示其工作方式。 首先，我们从基础概念出发，通过实例学习Dask DataFrame接口，理解其与pandas的语义差异。

4、 《NumPyBeginner's Guide 2nd》/《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》面向新手的一本Numpy入门指南。 整本书可谓是短小精干，条理清晰，将Numpy的基础内容讲得清清楚楚明明白白。

3、 scipy 安装方法是先下载whl格式文件，然后通过pip install “包名” 安装。 whl包下载地址是：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl matplotlib 数据可视化分析 我们安装这个模块直接使用pip install即可。