Numpy

Python没有提供数组功能,虽然列表可以完成基本的数组功能,但他不是真正的数组。Numpy内置函数处理速度是c语言级别,因此尽量使用内置函数,避免出现效率瓶颈的现象。

Numpy的安装:

Windows中,pip install numpy

也可以自行下载源代码:

python

setup.py install

安装完后,可以使用以下命令进行测试。

Scipy

Scipy提供了多维数据功能,但它只是一般的数组,并不是矩阵。例如,当两个数组相乘时,只是对应元素相乘,而不是矩阵乘法。

Scipy包含功能有最优化,线性代数,积分,插值,拟合,特殊函数,快速傅里叶变换,信号处理,图像处理,常微分方程求解等。显然这些功能是挖掘和建模必须的。

安装方法与numpy一样。

以下命令简单试用:

Matplotlib

数据可视化,著名的绘图库。可以进行简单的三维绘图。

安装与上相同。

Matplotlib作图的基本代码:

如果读者试用的中文标签,就会出现中文标签无法正常显示,由于matplotlib默认字体是英文所致,解决他的办法是在作图之前手动添加黑体。

Plt.rcparams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]

#这句话用来正常显示中文标签

另外作图可能出现负号不能正常显示,可以用过如下代码解决:

Plt.rcparams[‘axes.unicode-minus’]=False #解决保存图像是负号

Pandas

Pandas 是python中最强大的数据分析和探索工具。它包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在python中处理数据非常快速和简单。Pandas来自于版面数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。

Pandas功能非常强大,支持SQL的数据增,删,查,改,并且带有丰富的数据处理函数,支持时间序列分析功能;支持灵活处理确实数据等。

安装:

pip install pandas 或下载源码 python setup.py

install

需要安装xlrd(读)和xlwt(写)库才能支持excel的读写。

Pip install xlrd #为python添加读取excel功能

Pip install xlwt #为python添加写入excel功能

使用:

pandas基本的数据结构为Series和Dataframe.

Series是序列,类似一维数组

Dataframe相当于一张二维的表格,它的每一个列是一个series。

Index,用来标记不同的元素,Index的内容不一定是数字,也可以是字母,中文等,它类似SQL中的主键。

Pandas的简单使用:

其他常见的工具

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