利用python进行数据分析——（一）库的学习
总结一下自己对python常用包：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scipy，Scikit-learn
一. Numpy：
标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指 针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间。
此外Python还提供了一个array模块，array对象和列表不同，它直接保存数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于它不支持多维，也没有各种运算函数，因此也不适合做数值运算。
NumPy的诞生弥补了这些不足，NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray(下文统一称之为数组)是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。
1 import numpy as np
主要需要掌握的内容有四个：
- ndarry对象的创建
- ufunc运算
- 矩阵的计算
- 文件存
参见博客：http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.html
二. Pandas:
基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。最具有统计意味的工具包，某些方面优于R软件。
数据结构：有一维的Series，二维的DataFrame(类似于Excel或者SQL中的表，如果深入学习，会发现Pandas和SQL相似的地方很多，例如merge函数)，三维的Panel（Pan（el) + da(ta) + s，知道名字的由来了吧）。学习Pandas你要掌握的是：
参见博客：http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html
Python中最著名的绘图系统，很多其他的绘图例如seaborn（针对pandas绘图而来）也是由其封装而成。创世人John Hunter于2012年离世。这个绘图系统操作起来很复杂，和R的ggplot,lattice绘图相比显得望而却步，这也是为什么我个人不丢弃R的原因，虽然调用
绘制的图形可以大致按照ggplot的颜色显示，但是还是感觉很鸡肋。但是matplotlib的复杂给其带来了很强的定制性。其具有面向对象的方式及Pyplot的经典高层封装。
需要掌握的是：
方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等。
基本可以代替Matlab，但是使用的话和数据处理的关系不大，数学系，或者工程系相对用的多一些。（略）
近期发现有个statsmodel可以补充scipy.stats，时间序列支持完美
关注机器学习的同学可以关注一下，很火的开源机器学习工具，这个方面很多例如去年年末Google开源的TensorFlow，或者Theano，caffe(贾扬清)，Keras等等，这是另外方面的问题。
主页：An introduction to machine learning with scikit-learn
图书：
视频：
- 汇总和计算描述统计，处理缺失数据 ，层次化索引
- 清理、转换、合并、重塑、GroupBy技术
- 日期和时间数据类型及工具（日期处理方便地飞起）
参见博客：http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html
三. Matplotlib:
Python中最著名的绘图系统，很多其他的绘图例如seaborn（针对pandas绘图而来）也是由其封装而成。创世人John Hunter于2012年离世。这个绘图系统操作起来很复杂，和R的ggplot,lattice绘图相比显得望而却步，这也是为什么我个人不丢弃R的原因，虽然调用
plt.style.use("ggplot")
需要掌握的是：
- 散点图，折线图，条形图，直方图，饼状图，箱形图的绘制。
- 绘图的三大系统：pyplot，pylab(不推荐)，面向对象
- 坐标轴的调整，添加文字注释，区域填充，及特殊图形patches的使用
- 金融的同学注意的是：可以直接调用Yahoo财经数据绘图（真。。。）
参见网站：http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/matplotlib_intro.html
四. Scipy：
方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等。
基本可以代替Matlab，但是使用的话和数据处理的关系不大，数学系，或者工程系相对用的多一些。（略）
近期发现有个statsmodel可以补充scipy.stats，时间序列支持完美
五. Scikit-learn：
关注机器学习的同学可以关注一下，很火的开源机器学习工具，这个方面很多例如去年年末Google开源的TensorFlow，或者Theano，caffe(贾扬清)，Keras等等，这是另外方面的问题。
主页：An introduction to machine learning with scikit-learn
图书：
- 《10 minutes to pandas》中文翻译版本：http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/4153083.html
- Pandas的创始者：利用Python进行数据分析 (豆瓣)（力荐）
- 教材的集合：Scipy Lecture Notes（写的非常棒！遗憾缺少Pandas）
- 提升自己：机器学习实战 (豆瓣)
视频：
- Numpy入门： http://www.jikexueyuan.com/course/1537.html
- Pandas视频讲解：pandas课程介绍
- Matplotlib讲解：课程简介和环境搭建
- Scipy入门：http://www.jikexueyuan.com/course/1519.html
