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Python常用的数据处理的库有五个:Pandas,SciPy,Numpy,Sklearn,Matplotlib
1.NumPy科学计算库
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
链接:https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html
2. Pandas
python实现的类似R语言的数据统计、分析平台。基于NumPy和Matplotlib开发的,主要用于数据分析和数据可视化,它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像,特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制,非常不错。
链接:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/10min.html
3. SciPy
Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包,可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵,使Numpy和Scipy协同工作,高效解决问题。
4.scikits.learn(sklearn)
构建在SciPy之上用于机器学习的 Python 模块。它包括简单而高效的工具,可用于数据挖掘和数据分析。涵盖分类,回归和聚类算法,例如SVM, 逻辑回归,朴素贝叶斯,随机森林,k-means等算法,代码和文档都非常不错,在许多Python项目中都有应用。例如在我们熟悉的NLTK中,分类器方面就有专门针对scikit-learn的接口,可以调用scikit-learn的分类算法以及训练数据来训练分类器模型。
链接:https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html
5. matplotlib 绘图
Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython。
链接:https://matplotlib.org/gallery/index.html
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原文地址:https://www.cnblogs.com/123lmliang/p/11269213.html