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Pandas提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具,特别适合处理表格和时间序列数据。

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Matplotlib是Python最流行的2D绘图库,可以创建出版质量的图形,支持多种输出格式。

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Flask是一个轻量级的WSGI Web应用程序框架,简单易用,可扩展性强。

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FastAPI是一个现代、快速(高性能)的Web框架,用于基于标准Python类型提示构建API。

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Scikit-learn是简单高效的数据挖掘和数据分析工具,建立在NumPy、SciPy和matplotlib之上。

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TensorFlow是Google开发的端到端开源机器学习平台,专注于深度神经网络。

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PyTorch是Facebook开发的基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用。

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使用Pandas进行数据分析示例

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据集
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
    '年龄': [25, 32, 28, 35],
    '城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳'],
    '工资': [8000, 12000, 9500, 15000]
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 显示数据print("原始数据:")
print(df)
print("\n数据信息:")
print(df.info())

# 数据分析
avg_salary = df['工资'].mean()
max_salary = df['工资'].max()

print(f"\n平均工资: {avg_salary:.2f}")
print(f"最高工资: {max_salary}")

# 数据可视化
df.plot(kind='bar', x='姓名', y='工资', color='skyblue')
plt.title('员工工资分布')
plt.xlabel('姓名')
plt.ylabel('工资')
plt.tight_layout()
plt.show()