Python数据分析三件套安装教程
Pandas、NumPy、Matplotlib 安装指南
安装环境准备
确保已安装 Python 环境（如 Anaconda 或 Miniconda），推荐使用虚拟环境管理依赖。打开终端或 Anaconda Prompt，进入目标环境目录。
通过 pip 安装
在终端运行以下命令安装最新版本：
pip install pandas numpy matplotlib
通过 conda 安装（Anaconda 用户）
若使用 Anaconda，可运行：
conda install pandas numpy matplotlib
验证安装
检查版本
在 Python 环境中执行以下代码验证安装是否成功：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print("Pandas version:", pd.__version__)
print("NumPy version:", np.__version__)
print("Matplotlib version:", plt.__version__)
Pandas 基础使用
数据结构示例
创建 DataFrame 并操作数据：
data = {'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
数据读取与保存
从 CSV 文件读取数据：
df = pd.read_csv('data.csv')
df.to_csv('output.csv', index=False)
NumPy 基础使用
数组操作
创建和计算 NumPy 数组：
arr = np.array([1, 2, 3])
print("Array sum:", arr.sum())
随机数生成
生成随机矩阵：
random_matrix = np.random.rand(3, 3)
print(random_matrix)
Matplotlib 基础使用
绘制折线图
生成简单图表并保存：
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.title("Sine Wave")
plt.savefig('sine_wave.png')
plt.show()
多子图示例
创建包含多个子图的图像：
fig, axes = plt.subplots(2)
axes[0].plot(x, y)
axes[1].scatter(x, np.cos(x))
plt.show()
环境兼容性提示
- 若出现版本冲突，可使用
pip install --upgrade更新包。 - 在 Jupyter Notebook 中使用 Matplotlib 时，添加
%matplotlib inline以显示图表。 - 建议固定版本号以避免依赖问题，例如：
pip install pandas==1.3.5 numpy==1.21.6 matplotlib==3.5.1
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