为什么数据分析要学习Python？
随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。
建议大家使用python进行数据分析，原因有以下四点：
python语言非常的简单、易学，适合初学者作为入门语言
Python的语法简单，代码可读性高，容易入门，有利于初学者学习。举个例子，假如我们在处理数据的时候，希望把用户性别数据数值化，也就是变成计算机可以运算的数字形式，我们可以直接用一行列表推导式完成，十分的简洁，
python拥有强大的通用编程能力
不同于R或者matlab，python不仅在数据分析方面能力强大，在爬虫、web、自动化运维甚至游戏等等很多领域都有广泛的应用。这就使公司使用一种技术完成全部服务成为可能，有利于各个技术组之间的业务融合。比如，我们用python的爬虫框架scrapy爬取数据，然后交给pandas做数据处理，最后使用python的web框架django给用户作展示，这一系列任务可以全部用python完成，能大大提高公司的技术效率。
Python拥有一个巨大而活跃的科学计算社区
Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区，使python成为数据处理任务重要解决方案。在科学计算方面，python拥有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython等等一系列非常优秀的库和工具，特别是pandas在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，正在成为各行业数据处理任务的首选库。
python是人工智能时代的通用语言
在人工智能火热的今天，python已经成为了最受欢迎的编程语言。得益于python的简洁、丰富的库和社区，大部分深度学习框架都优先支持python语言编程，比如当今最火热的深度学习框架tensorflow，它虽然是C++编写的，但对python语言支持最好。
如何高效学习Python数据分析？
此次要与大家分享的书籍是《Python 数据分析基础教程：NumPy 学习指南（第 2 版）》，有认真看过我们往期分享的同学，在吸收该本教程精华的过程中会容易很多哦~
该书是NumPy的入门教程，主要介绍NumPy以及相关的Python科学计算库，如SciPy和Matplotlib。《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》内容涵盖NumPy安装、数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制、Matplotlib绘图、SciPy简介以及Pygame等内容，涉及面较广。另外，Ivan Idris针对每个知识点给出了简短而明晰的示例，并为大部分示例给出了实用场景（如股票数据分析），在帮助初学者入门的同时，提高了本书可读性。
之所以推荐它的原因是因为该书以实战为主理论为辅。从很浅显的概念开始讲起，渐渐融入各种动手实践的例子。
话不多说，直接来展示：
第1章 NumPy快速入门
Python
动手实践：在不同的操作系统上安装 Python
Windows
动手实践：在 Windows 上安装 NumPy、Matplotlib、 SciPy 和 IPython
Linux
动手实践：在 Linux 上安装 NumPy、Matplotlib、SciPy 和 IPython
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第2章 NumPy基础
NumPy 数组对象
动手实践：创建多维数组
动手实践：创建自定义数据类型
一维数组的索引和切片
动手实践：多维数组的切片和索引
…
第3章 常用函数
文件读写
动手实践：读写文件
CSV 文件
动手实践：读入 CSV 文件
成交量加权平均价格（VWAP）
…
第4章 便捷函数
相关性
动手实践：股票相关性分析
多项式
动手实践：多项式拟合
净额成交量
动手实践：计算 OBV
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第5章 矩阵和通用函数
矩阵
动手实践：创建矩阵
从已有矩阵创建新矩阵
动手实践：从已有矩阵创建新矩阵
通用函数
动手实践：创建通用函数
…
第6章 深入学习NumPy模块
线性代数
动手实践：计算逆矩阵
求解线性方程组
动手实践：求解线性方程组
特征值和特征向量
动手实践：求解特征值和特征向量
…
第7章 专用函数
排序
动手实践：按字典序排序
复数
动手实践：对复数进行排序
搜索
动手实践：使用 searchsorted 函数
…
第8章 质量控制
断言函数
动手实践：使用 assert_almost_equal 断言近似相等
近似相等
动手实践：使用 assert_approx_equal 断言近似相等
数组近似相等
动手实践：断言数组近似相等
…
第9章 使用Matplotlib绘图
简单绘图
动手实践：绘制多项式函数
格式字符串
动手实践：绘制多项式函数及其导函数
子图
动手实践：绘制多项式函数及其导函数
…
第10章 NumPy的扩展：SciPy
MATLAB 和 Octave
动手实践：保存和加载.mat 文件
统计
动手实践：分析随机数
样本比对和 SciKits
动手实践：比较股票对数收益率
信号处理
…
第11章 玩转Pygame
Pygame
动手实践：安装 Pygame
Hello World
动手实践：制作简单游戏
动画
动手实践：使用 NumPy 和 Pygame 制作动画对象
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