过去的 2017 博客整整停更了一整年。大概几个原因：

借口好，工作忙让人心安理得，毕竟龙神说过：要警惕那些博客写的好的产品经理

怕笑话，过去一年想的多，动手少，没什么拿的出手的成绩，说出来怕大家笑话

懒折腾，终于『戒掉』了自己不断体验新工具、新产品、新知识的习惯，这不是好事

在公司内部做过过去一年的工作总结，此文把涉及工作的部分删掉，并把一些思考、错误写出来供自己以后回顾。反复组织，依然比较零散，不成体系，请勿见笑。

产品思考

存在即合理，每一个用户都值得被尊重

过去的一年，我重新认识了快手、咪蒙、头条这些在精英阶层看起来下里巴人的产品。产品永远是为了服务用户......

前面两篇文章分别讲了 Python 数据分析的模块安装和数据结构，本篇主要讲如何利用 Python 进行简单的绘图。绘图的主要模块是 Matplotlib，其优势如下：

画图质量高

方便快捷地绘制模块

绘图API —— pyplot 模块

集成库 —— pylab 模块（包含 NumPy 和 pyplot 中的常用函数）

一、基本绘图

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

N = 5

men_means = (20, 35, 30, 35, 27)

index = np.arange(N)

plt.pl......

Python 的数据分析包中提供了一系列强大的数据结构，本文将对三个最重要的数据结构进行介绍。

本文参考内容：

Coursera 上学完的《用 Python 玩转数据分析》

Pandas 官网的 10 分钟入门

NumPy 中的基本数据结构 ndarray

ndarray 是 NumPy 的基石，它有哪些好处呢？

对于大计算量的性能非常好，所以 list 做运算的时候一定要转化为 array

ndarray 自带一些非常实用的函数，列举几个常用的：sum，shape（返回当前矩阵给的纬度）、argmax 等

具体案例：

In[1]: import nump......