重要的Python库

NumPy

　　NumPy（Numerical Python的简称）是Python科学计算的基础包。

　　涵盖以下功能：　　

• 快速高效的多维数组对象ndarray。
• 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。
• 用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具。
• 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成。

 

pandas

　　pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。

　　pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。

 

matplotlib

　　matplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库。

 

SciPy

　　SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合.

　　主要涵盖以下包：

• scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器。
• scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。
• scipy.optimize：函数优化器（最小化器）以及根查找算法。
• scipy.signal：信号处理工具。
• scipy.sparse：稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。
• scipy.special：SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数（如伽玛函数）的Fortran库）的包装器。
• scipy.stats：标准连续和离散概率分布（如密度函数、采样器、连续分布函数等）、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法。

scikit-learn

　　scikit-learn成为了Python的通用机器学习工具包。

　　它的子模块包括：

• 分类：SVM、近邻、随机森林、逻辑回归等等。
• 回归：Lasso、岭回归等等。
• 聚类：k-均值、谱聚类等等。
• 降维：PCA、特征选择、矩阵分解等等。
• 选型：网格搜索、交叉验证、度量。
• 预处理：特征提取、标准化。

 

statsmodels

　　statsmodels是一个统计分析包，起源于斯坦福大学统计学教授Jonathan Taylor，他设计了多种流行于R语言的回归分析模型。

　　statsmodels包含经典统计学和经济计量学的算法。包括如下子模块：

• 回归模型：线性回归，广义线性模型，健壮线性模型，线性混合效应模型等等。
• 方差分析（ANOVA）。
• 时间序列分析：AR，ARMA，ARIMA，VAR和其它模型。
• 非参数方法： 核密度估计，核回归。
• 统计模型结果可视化。