数据科学领域5个常用Python库

Numpy

  • N维数组(矩阵),快速高效,矢量数学运算
  • 高效的index,不需要循环
  • 开源免费跨平台,运行效率足以和C/Matlab媲美
    数据科学领域5个常用Python库_第1张图片

Scipy

  • 依赖于Numpy
  • 专为科学和工程设计
  • 实现了多种常用科学计算,如:线性代数,傅里叶变换,信号和图像处理

Pandas

  • 结构化数据分析利器(依赖Numpy)
  • 提供了多种高级数据结构:Time-Series,DataFrame,Panel
  • 强大的数据索引和处理能力
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Matplotlib

  • Python 2D绘图领域使用最广泛的套件
  • 基本能取代Matlab的绘图功能(散点图,曲线图,柱形图等)
  • 通过mplot3D可以绘制精美的3D图
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Scikit-Learn

  • 机器学习的Python模块
  • 建立在scipy之上,提供了常用的机器算法:聚类,回归
  • 简单易学的API接口
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