Ubuntu Python数据分析库有哪些 - 问答

Ubuntu 下常用的 Python 数据分析库

在 Ubuntu 环境中，Python 数据分析生态通常覆盖数据处理、统计计算、可视化、机器学习、大数据处理与数据库交互等场景。下面按用途梳理常用库，并给出在 Ubuntu 上的简要安装与使用要点。

常用库分类与示例

类别	代表库	主要用途	安装示例
数值计算	NumPy	ndarray 多维数组、向量化运算、线性代数	pip3 install numpy
数据处理与分析	Pandas	DataFrame 数据清洗、转换、分组聚合、透视表	pip3 install pandas
科学计算	SciPy	优化、积分、插值、稀疏矩阵、统计	pip3 install scipy
可视化	Matplotlib	基础绘图（折线、柱状、散点、子图等）	pip3 install matplotlib
可视化	Seaborn	基于 Matplotlib 的高级统计图形（分布、关系、分类）	pip3 install seaborn
机器学习与建模	Scikit-learn	分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估	pip3 install scikit-learn
大数据与并行	Dask	并行/延迟计算，处理超内存数据集（Dask DataFrame/Array）	pip3 install “dask[complete]”
分布式计算	PySpark	基于 Apache Spark 的分布式数据处理	pip3 install pyspark
交互式开发	Jupyter Notebook	交互式笔记本，代码/可视化/文档一体化	pip3 install notebook
数据库与 SQL	sqlite3（内置）、SQLAlchemy	轻量数据库、ORM 与数据库连接	sudo apt install sqlite3
文本处理	re（内置）	正则表达式，清洗非结构化文本	—
以上库在 Ubuntu 上均可直接使用 pip 安装，搭配虚拟环境更佳。

快速上手示例

安装与虚拟环境 sudo apt update sudo apt install python3 python3-pip python3-venv python3 -m venv data-env source data-env/bin/activate pip install --upgrade pip pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn jupyter dask[complete] pyspark
读取数据、EDA 与可视化 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(‘data.csv’) print(df.head()) print(df.describe()) sns.pairplot(df) plt.show()
大数据处理（超出内存） import dask.dataframe as dd ddf = dd.read_csv(‘large_data.csv’) print(ddf.head()) result = ddf.groupby(‘category’).value.mean().compute() print(result)
启动交互式环境 jupyter notebook 以上流程覆盖数据读取、清洗、可视化、以及超内存场景的并行处理。

选型建议

中小规模结构化数据：优先 NumPy + Pandas + Matplotlib/Seaborn + Scikit-learn，满足清洗、EDA 与建模全流程。
超内存或需要并行：使用 Dask 替代 Pandas 进行分块与延迟计算，必要时再转向 PySpark 做分布式处理。
交互式探索与报告：Jupyter Notebook 便于代码、图表与说明文档一体化呈现与分享。

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