Beste svaret
Bruk VTK og Numpy.
VTK – Visualization Toolkit er en fantastisk 3D-plotting / grafikk for python – bygget på C ++. Dette alene kan være mer enn nok.
Men NumPy legger til massevis av visuelle muligheter med matematisk funksjonalitet.
Fra strålekasting til strålesporing med Python og VTK er en flott guide som kombinerer både å gjøre strålesporing og mer kompleks grafikk.
Svar
Ærlig talt, hvis du aldri befinner deg i en situasjon der Excel og Tableau holder deg tilbake fra å gjøre mer avansert analyse, tror jeg ikke du bør investere tid i å lære Python, med mindre du selvfølgelig ønsker å fortsette å lære nye verktøy hver dag, noe som er en beundringsverdig tankegang.
Excel og Tableau er ypperlige verktøy for dataanalyse, og du vet sannsynligvis årsakene bedre enn meg.
A for noen år siden pleide jeg å gjøre dataanalyse utelukkende på Excel-ark. Noen måneder senere bestemte jeg meg for å lære meg noen VBA-makroer for å automatisere hva jeg gjorde.
Likevel kom det til et punkt der mer avanserte funksjoner ikke var tilgjengelige i Excel, og jeg måtte lage statistiske analysefunksjoner på VBA fra bunnen av eller last ned tillegg.
Jeg var heldig nok til å kjenne noen MATLAB, og at MATLAB fungerer ganske anstendig med Excel-ark, så jeg begynte bare å blande disse to verktøyene.
Inntil jeg fikk vite om Python.
For meg tenkte jeg alltid på Python som et språk for nybegynnere å lære å programmere på Raspberry Pi.
Jeg tok dypt feil.
Jeg fant fort ut at jeg kunne gjøre alle mine «avanserte» dataanalyser og grafer eksklusivt på Python, og best av alt, på ikke mer enn 10 linjer med kode!
Så dette er historien min om hvorfor jeg gadd med Python, til tross for at jeg var ganske god på Excel.
Hvis du begynner å legge merke til Excel og Tableau holder deg tilbake på dataanalyseoppgavene dine, bør du definitivt prøve Python !