Python有哪些应用方向？在数据分析上有什么优势？提及Python的应用方向，人们不免就会想到数据分析，Python也被看作是数据分析的首选语言。Python作为一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，具有简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点。Python中拥有丰富而强大的库，而这些正是它在数据分析领域备受重用的关键。

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1、Numpy。Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础包，可作为在算法之间传递数据的容器，非常适合进行数据分析;

2、SciPy。是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合;

3、SymPy。是python的数学符号计算库，用它可以进行数学表达式的符号推导和演算;

4、pandas。提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数，是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

5、matplotlib。是最流行的用于绘制数据图表的Python库，非常适合创建出版物上用的图表，你可以利用绘图窗口中的工具栏放大图表中的某个区域或对整个图表进行平移浏览;

6、TVTK。是python数据三维可视化库，是一套功能十分强大的三维数据可视化库，它提供了Python风格的API，并支持Trait属性和NumPy数组;

7、Scikit-Learn。是基于python的机器学习库，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上，操作简单、高效的数据挖掘和数据分析，其文档、实例都比较齐全。

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