NumPy, Pandas, Matplotlib: ডেটা কাজের ভিত্তি

NumPy (Numerical Python)

ভেক্টর/ম্যাট্রিক্স ক্যালকুলেশনের জন্য ফাস্ট অ্যারে অপারেশন।

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])

b = np.array([4,5,6])

print(a + b) # ভেক্টর অ্যাডিশন

Pandas (Data Analysis)

ট্যাবুলার ডেটা (CSV/Excel) পড়া, ক্লিনিং, ফিল্টারিং, গ্রুপিং—সব এক লাইব্রেরি।

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")

print(df.head())

print(df.groupby("category")["revenue"].sum())

Matplotlib (Visualization)

ডেটা থেকে চার্ট/গ্রাফ তৈরি।

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4]

y = [10,15,13,20]

plt.plot(x, y)

plt.title("Sales Trend")

plt.xlabel("Quarter"); plt.ylabel("Revenue")

plt.show()

শুরু করার টিপস

লাইব্রেরি	মূল কাজ	শেখার সময়
NumPy	অ্যারে/ম্যাট্রিক্স	৩–৫ দিন
Pandas	ডেটা ক্লিনিং/অ্যানালাইসিস	১–২ সপ্তাহ
Matplotlib	গ্রাফ/প্লট	৩–৫ দিন

শুরু করতে চাইলে বেসিক পোস্টটি পড়ুন: Python Programming (AI & DS)