数据分析的好夥伴 - Python基础：模组载入

当我们一直需要重复使用某些功能的时候，可以将程序码打包成一个模组，而有些好心人士将自己写好的多个模组想要打包成套件供大家使用，大大增加了写程序的效率，也造福了我们（误）。

Python自己也有内建一些模组，像是数学相关的math或是random模组，让我们不用在自己重新写一长串的程序，只要透过呼叫就可以直接使用，非常方便。

而由於Python有非常多的模组和套件可以使用，这也成就了Python的流行与强大。

接下来我们会以资料分析最常见的模组作为范例，来为大家示范要如何使用。

在使用别人建立好的模组前，我们要先把它安装上去。安装的方法有2种，一种是直接打开电脑的终端机使用 pip 作为下载模组的工具；第二种方法是，假如你使用的是Anaconda的环境，可以改用 conda 的命令列来下载。

pip install pandas

conda install pandas

而在Anaconda基本上已经都内建好数百个我们会运用到的模组，基本上资料分析会使用的Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn、Keras等等都已经内建好，我们仅需要呼叫它就好。

我们需要使用到import语法来获取我们想要的模组。

import pandas

由於之後我们会不断呼叫此模组，因此我们会透过as来帮它简化名称（因为我们都很懒得打字嘛）。

而这些简称基本上都有惯用法，像是pandas就简称为pd，numpy就会简称为np等等。

import pandas as pd

假如这个套件非常大，我们只想要援引其中一个模组的话，我们可以这样写：

from matplotlib import pyplot as plt

以上就是使用模组和套件的方法了！是不是非常简单？

接下来，我们就要正式开始学习怎麽使用这些套件～

基本上，使用套件比起前几周要自己动手写要简单的许多！

因为主要是使用套件的相关功能，程序也相对较为简单，没有什麽太复杂的算法和逻辑问题，理解套件要帮助你解决的问题比起怎麽写还来的重要。

就剩下几天了！我们继续坚持下去吧！

参考资料：