1. python数据分析的第三方库
一般情况下在 python 目录下，举个例子，我的 python 安装在：C:\dev\Python\Python361-32那么通过 pip 安装的库会在：C:\dev\Python\Python361-32\Lib\site-packages如果想跟着项目走，可以考虑学下使用 virtualenv。
2. Python数据分析领域第三方库
常用的Python库有哪些？Python有很多丰富而强大的库，这是它成为人工智能与数据分析领域强者的关键。有很多Python开发人员想知道常用的Python库有哪些，接下来就给大家详细介绍一下。
Arrow
Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。
Behold
调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言，很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说，print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用，调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而behold就是那个非常好用的调试库。
Click
现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用python的click库。click库对命令行api进行了大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过click都可以轻松进行获取和改变。
Numba
如果你从事数学方面的分析和计算，那么Numba一定是你必不可少的库。NumPy通过将高速C库包装在Python接口中来工作，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。
Matlibplot
做过数据分析，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件，这是一个收费的数学商用软件，在Python中，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。
Pillow
图像处理是任何时候我们都需要关注的问题，平时我们看到很多PS中的神技，比如调整画面颜色，饱和度，调整图像尺寸，裁剪图像等等，这些其实都可以通过Python简单完成，而其中我们需要使用的库就是Pillow。
pyqt5
Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库，有了它，你可以轻松开发出跨屏台的图形应用程序，其中qtdesigner设计器，更是加速了我们开发图形界面的速度。
Scrapy
Python被很多人知道都是因为它的爬虫功能，而Python中说到爬虫框架，人们公认最好的就Scrapy没有之一。Scrapy可以说专门为爬虫而生，它的设计思想，还有他的简洁性，可以说至少再过几年，也没有能超过它的。
除了以上内容，比较常见的Python库还包括Splinter、Pygame、PyInstaller、Openpyxl等，在此就不多做赘述了。如果你想了解更多Python技能，可以专业学习一下，让自己快如入门进阶，轻松圆梦高薪!
3. Python数据分析方向的第三方库
1 基于MapReduce的气候数据的分析
2 基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现
3 基于概率图模型的蛋白质功能预测
4 基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现
5 基于hbase搜索引擎的设计与实现
6 基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现
7 客户潜在价值评估系统的设计与实现
8 基于神经网络的文本分类的设计与实现
4. 数据分析领域的python第三方库
python的第三方库，需要下载后安装到python的安装目录下，不同的第三方库安装及使用方法不同。
它们调用方式是一样的，都需要用import语句调用。简单的说，一个是默认自带不需要下载安装的库，一个是需要下载安装的库。它们的调用方式是一样的。
5. python数据分析领域第三方库
使用pip install geos (python的basemap这个库是建立在geos中的）。
下载pyproj和basemap两个包，下载地址http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/（请下载合适的版本）。
使用pip先后安装pyproj和basemap即可。
6. Python第三方数据库
不用连接池的MySQL连接方法import MySQLdbconn= MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='pwd',db='myDB',port=3306) cur=conn.cursor()SQL="select * from table1"r=cur.execute(SQL)r=cur.fetchall()cur.close()conn.close()用连接池后的连接方法import MySQLdbfrom DBUtils.PooledDB import PooledDBpool = PooledDB(MySQLdb,5,host='localhost',user='root',passwd='pwd',db='myDB',port=3306) #5为连接池里的最少连接数
7. python数据分析方向第三方库
到pypi上找到对应的库，上面会有主页链接，到主页上看就行了，一般比较流行的库都会有很详细的说明
好的第三方库文档都会很好，特别是国外的，原生的英文文档都写得很好，而api这种个人感觉应该从实践中学，不知道的地方先help，在源码，help的话，个人喜欢bpython去看没有固定的好方法，我自己的经验是，dir加上help,如果还不足以解决问题的话，可以看对应API的源码。Python的代码可读性比较强，很优雅，但是前提是多写多看。