利用Python进行科研数据分析可视化（学习笔记）

最近感觉没啥有意思的推文写了，就想着把自己目前抽空看的Python有关的书籍进行写写，一来是自己认真从头到尾学习一本书；二来是顺带将自己的学习笔记分享出来供大家参考；三是为之后的科研工作铺路。

为啥要学习Python这个工具呢？我总结了以下几点：

• 免费开源的工具：永远不需要你费劲的去找破解版本，永远不需要担心版权的风险；不像目前大家用的Origin、Graphpad等科研绘图工具，需要到处去找PJ版本或者花钱购买；

• 功能强大：拥有多个内置库和第三方库，可以干的和不可以干的它都可以干。从数据爬取，到数据分析，到数据可视化，一整套流程在一个软件内完成即可；比如某个药物数据库，你要搜索一味药，出来的数据非常多你又不能下载，这个时候你就可以编写个爬虫工具自动爬取，直接在Python进行分析、科学绘图即可；

• 有前景的工具：以下是某网站去年编程语言的排行榜，这也会促使更多地人去用他，新的工具也会越来越多，只会越变越好，不会一成不变；

基于上述结论，学习Python其实是有必要的，小编深有体会，最近用这个工具做了点东西，确实很快，很好。但是Python也有它的缺点，而且是不可避免的缺点：

• 学习周期长：小编现在听了也有将近几百小时的Python课程了，也潦草的看了一些书，但是现在还是不能信手拈来，可能得学习个一两年吧，才能勉强上手，但也因人而异；所以没有大量时间来进行学习的同学，直接绕过，或者对工具的使用没有探索心的，直接避坑；

• 学习内容多：Python的处理工具都是使用一些库进行处理的，每个库都有很多不同的函数对应不同的功能，需要记忆的内容比较多。但事实是，一开始用起来确实需要查这个找那个，一但用的时间长了，就会熟悉了，但这个时间可能是一年半载而已，但也是因人而异；

• 效率问题：Python更适合大数据的处理，比如成千上万的数据，如果要处理小数据，也可以，就是效率有点慢；比如你只有十几个数据，那直接用一些简单的绘图软件做了就完事了，但用Python可能得编辑代码，得花点时间，效率有点慢；

所以了解了优缺点，你再考虑要不要学习Python，或者直接去试试画画图，和其他工具比较比较，你就知道自己适不适合学习了！

基于此，我们要做的是，直接从需要的内容入手！对于科研学习来说，我们最需要的就是科研数据的分析和绘图，或者有时候要进行科研数据的获取。所以，小编找了一本书，叫做《利用Python进行数据分析》，小编也是边学习，编写推文，写作笔记和大家一起分享，以下就是这本书：

以下是学习目录，小编会根据学习的内容，进行自我消化，然后写出适合研究生学习的推文。

好了，接下来，让我们一起学习利用Python进行科研数据分析可视化吧！

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