Numpy:数値計算を行う
# ライブラリ読込 import numpy as np # ベクトルの定義 x = np.array([10,20,30]) # 計算 x + x >array([20, 40, 60])
Pandas:データベース&ファイル操作をおこなう
# ライブラリ読込 import pandas as pd # 同じディレクトリに置いてあるファイル(test.csv)を読込んで、 df(データフレームの略)に格納する df = pd.read_csv('test.csv') # データのタイプを確認する df.dtypes # データ内容の確認 (3行抽出) df.head(3)
![](https://apl-py.com/blog/wp-content/uploads/2021/11/93a1f09d110fddd815088b5b343c9c54.png)
# データの抽出(項目xの内容のみ抽出する) x = df['x'] # データ(pay項目)の内容確認 x
![](https://apl-py.com/blog/wp-content/uploads/2021/11/085769336207e5acafa82c698055db87.png)
Matplotlib:グラフの描画を行う
# ライブラリ読込 import matplotlib.pyplot as plt # 散布図の表示 plt.scatter(x, y) plt.show()
![](https://apl-py.com/blog/wp-content/uploads/2021/11/823d2fff6e46bf52fb43b6a10590a1e5.png)
# 線グラフの表示 plt.plot(x, y) plt.show()
![](https://apl-py.com/blog/wp-content/uploads/2021/11/1242971eafed8e50e7f4d09776852be0.png)