¿Qué bibliotecas se necesitan para que Python realice análisis de datos?

Es el paquete básico para la informática científica de Python. Proporciona funciones ndarray de objetos de matriz multidimensionales rápidas y eficientes para realizar operaciones matemáticas directamente en matrices y realizar cálculos a nivel de elementos en matrices de lectura y escritura; -basada en datos en el disco duro. Conjunto de herramientas; operaciones de álgebra lineal, transformadas de Fourier y generación de números aleatorios.

Panda

Se puede decir que cualquiera que haya realizado análisis de datos lo entenderá, porque juega un papel muy importante. La biblioteca Panda nos proporciona muchas funciones para procesar grandes datos estructurados de forma rápida y sencilla.

No es exagerado decir que Panda es un factor muy importante para hacer de Python una poderosa herramienta de análisis de datos. Especialmente para la industria financiera, como los analistas de fondos y acciones, Panda proporciona funciones de series de tiempo de alto rendimiento y una serie de herramientas que pueden procesar datos de forma libre y flexible. Te enamorarás de él una vez que lo uses.

Matplotlib

Es una biblioteca de Python popular para dibujar gráficos de datos. Funciona mejor cuando se combina con IPython, proporcionando un entorno de dibujo de datos interactivo muy útil.

IPython

Es parte del conjunto de herramientas estándar de computación científica de Python y puede conectar muchas cosas entre sí, algo similar a un shell de Python mejorado.

El propósito es aumentar la velocidad de programación, prueba y depuración de código Python. Muchos nombres importantes utilizan IPython, lo cual es muy conveniente. También utilizamos esta herramienta al analizar datos y podemos imprimirlos sin imprimir.