A. python數據分析需要哪些庫
1.Numpy庫
是Python開源的數值計算擴展工具，提供了Python對多維數組的支持，能夠支持高級的維度數組與矩陣運算。此外，針對數組運算也提供了大量的數學函數庫，Numpy是大部分Python科學計算的基礎，具有很多功能。
2.Pandas庫
是一個基於Numpy的數據分析包，為了解決數據分析任務而創建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需要的函數和方法，使用戶能快速便捷地處理數據。
3.Matplotlib庫
是一個用在Python中繪制數組的2D圖形庫，雖然它起源於模仿MATLAB圖形命令，但它獨立於MATLAB，可以通過Pythonic和面向對象的方式使用，是Python中Z出色的繪圖庫。主要用純Python語言編寫的，它大量使用Numpy和其他擴展代碼，即使對大型數組也能提供良好的性能。
4.Seaborn庫
是Python中基於Matplotlib的數據可視化工具，提供了很多高層封裝的函數，幫助數據分析人員快速繪制美觀的數據圖形，從而避免了許多額外的參數配置問題。
5.NLTK庫
被稱為使用Python進行教學和計算語言學工作的Z佳工具，以及用自然語言進行游戲的神奇圖書館。NLTK是一個領先的平台，用於構建使用人類語言數據的Python程序，它為超過50個語料庫和詞彙資源提供了易於使用的介面，還提供了一套文本處理庫，用於分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區。
B. python如何進行文獻分析
Python可以使用文本分析和統計方法來進行文獻分析。以下是Python進行文獻分析的一些方法差歷旅：
1. 使用Python的自然語言處理(NLP)庫，如NLTK或spaCy，來對文獻進行分詞、命名實體識別、詞性標注等操作，以便對文獻進行語言統計分析。
2. 可以使用Python的Pandas庫來對文獻進行數據處理和分析，將文獻數據導入Pandas DataFrame中，並對其進行數據清洗、統計分析、可視化等操作。
3. 使用Python的網路爬蟲庫，如Requests和BeautifulSoup，來爬取在線文獻資料庫或社交媒體平台上的相關虛凳文章，並通過數據挖掘和機器學習演算法來發現其中的相關性和趨勢。
4. 通過使用Python的數據可視化庫，如Matplotlib和Seaborn，來將分析結果可視化，便於更好地理解大量數據和引領後續工作。
總之，Python提供了靈活和強大的工具集，結合適當的文獻分析領域知識，可以快速、便捷地完成文獻分析任務。
舉例來說，一個研究人員想對某個領域的文爛裂獻進行分析，探究其中的研究重點、熱點和趨勢。首先，研究人員需要獲得相關的文獻數據，可以通過在線文獻資料庫或者社交媒體平台來獲得。
接下來，研究人員可以使用Python的網路爬蟲庫，如Requests和BeautifulSoup，來爬取這些數據，並將其存儲到Pandas DataFrame中進行清洗和分析。例如，可以對文獻進行分詞、命名實體識別等操作，以便發現其中的熱點和重點。
然後，研究人員可以使用Python的數據可視化庫，如Matplotlib和Seaborn，來將分析結果可視化，例如使用詞雲圖、詞頻圖、關聯圖等方式展示文獻中的關鍵詞、主題和相關性，以便更好地理解和表達分析結果。
通過以上的Python工具和方法，研究人員可以對大量文獻數據進行深度挖掘和分析，在較短時間內獲得比較完整和准確的結果，提升研究效率和成果。
C. python常用的資料庫有哪些
主流的關系型資料庫：
1. MySQL：目前使用最廣泛的開源、多平台的關系型資料庫，支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范。
2. SQL Server：支持事務、符合ACID、支持多數SQL規范，屬於商業軟體，需要注意版權和licence授權費用。
3. Oracle：支持事務，符合關系型資料庫原理，符合ACID，支持多數SQL規范，功能最強大、最復雜、市場佔比最高的商業資料庫。
4. Postgresql：開源、多平台、關系型資料庫，功能最強大的開源資料庫，需要Python環境，基於postgresql的time
scaleDB，是目前比較火的時序資料庫之一。
非關系型資料庫
Redis：開源、Linux平台、key-value鍵值型nosql資料庫，簡單穩定，非常主流的、全數據in-momory，定位於快的鍵值型nosql資料庫。
Memcaced：一個開源的、高性能的、具有分布式內存對象的緩存系統，通過它可以減輕資料庫負載，加速動態的web應用。
面向文檔資料庫以文檔的形式存儲，每個文檔是一系列數據項的集合，每個數據項有名稱與對應的值，主要產品有：
MongoDB：開源、多平台、文檔型nosql資料庫，最像關系型資料庫，定位於靈活的nosql資料庫。適用於網站後台資料庫、小文件系統、日誌分析系統。