Python－使用Matplotlib完成資料視覺化

前言：我們進行數據分析時，若是缺乏工具將information轉換成圖片，以供他人一目了然地觀看，著為缺憾。除了分析師以外，會需要檢視數據的人通常都對我們分析的目標的所有屬性一知半解，只能由數字的比重來評判目標的屬性，此時難免就會發生雙方認知不對等的情形。而資料視覺化便能一定程度地降低這情況的嚴重性及發生機率。

簡介：Matplotlib是Python程式語言及其數值數學擴展包 NumPy的可視化操作界面。能夠將數據藉由圖片的方式展現。

優點：圖形相較其他繪圖軟體好看、繪圖細節非常精細

缺點：高度依賴其他擴展模組、不易操縱繪圖細節、只適用於Python

Python－使用Sympy完成代數運算

前言：在現代，若是要對多筆數據進行分析和整理，甚至是做過於繁雜的計算，使用程式來替人腦做運算絕對是有必要的，而Sympy的快速計算功能在某種程度上，長久下來確實能幫助我們節省不少時間。而我認為這是值得我們花時間去了解的。

簡介：Sympy是一個可以進行數學代數運算的Python模組，他的發展目標是一個完整的電腦代數系統，而此模組完全都是使用 Python 寫成的，所以不需要依賴其他的函式庫。其支援微積分、代數、矩陣、微分方程...等運算，只要我們所求的不是太過理論的證明，Sympy都能夠替我們做快速的運算，能夠替計算量大的使用者省下不少時間。

優點：快速、方便、程式碼可讀性高、不需要網路也可以使用

缺點：可攜性差、無法完成複雜的運算

下載方法（使用的作業系統為MacOS，且須先安裝Python及Anaconda）：

先進入terminal，之後依序input下列字元，完成安裝程序後，進入Python的互動式介面：