Python数据科学 Day1

数据科学域5个常用的Python库

Numpy/Scipy/Pandas/Matplotlib/Scikit-learn

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，底层使用C语言写的，运行效率高

Scipy

• 依赖于Numpy
• 专为科学和工程设计
• 实现了多种常用的科学计算：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（依赖于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

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,曲线,柱形等)
• 通过mplot3d可以绘制精美的3D图

Scikit-learn

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