利用Python进行数据分析——重要的Python库介绍

一、NumPy

用于数组执行元素级计算及直接对数组执行数学运算
线性代数运算、傅里叶运算、随机数的生成
用于C/C++等代码的集成

二、pandas

快速便捷的处理结构化数据，DataFrame是一个面向列的二维表数据
兼具NumPy的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库的数据处理功能
可以快速的重塑、切片和切块以及选取数据子集

三、SciPy

主要介绍以下包：
scipy.integrate 数值积分例程和微分方程求解器
scipy.linalg 扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能
scipy.optimize 函数优化器（最小化器）以及根查找算法
scipy.signal 信号处理工具
scipy.sparse 稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器
scipy.weave 利用内联C++加速数组计算的工具

四、matplotlib

数据的可视化

转载于:https://www.cnblogs.com/nadech/p/8967431.html

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