Python_科學計算平臺__pypi體系的numpy、scipy、pandas、matplotlib庫簡介

1.numpy——基礎，以矩陣爲基礎的數學計算模塊，純數學

存儲和處理大型矩陣。 這個是很基礎的擴展，其他的擴展都是以此爲基礎。 快速學習入口 https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html

2.pandas——數據分析

基於NumPy 的一種工具，爲了解決數據分析任務而建立的。 Pandas 歸入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操做大型數據集所需的工具。 最具備統計意味的工具包，某些方面優於R軟件。 數據結構有一維的Series，二維的DataFrame(相似於Excel或者SQL中的表，若是深刻學習，會發現Pandas和SQL類似的地方不少，例如merge函數)， 三維的Panel （Pan（el) + da(ta) + s，知道名字的由來了吧）。 學習pandas要掌握： 彙總和計算描述統計，處理缺失數據 ，層次化索引 清理、轉換、合併、重塑、GroupBy技術 日期和時間數據類型及工具（日期處理方便地飛起）。 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

3.matplotlib——繪圖，不推薦使用，不如用seaborn

python中最著名的繪圖系統.不少其餘的繪圖例如seaborn（針對pandas繪圖而來）也是由其封裝而成。 這個繪圖系統操做起來很複雜，和R的ggplot,lattice繪圖相比顯得望而卻步，這也是爲何我我的不丟棄R的緣由. 可是matplotlib的複雜給其帶來了很強的定製性。其具備面向對象的方式及Pyplot的經典高層封裝。 須要掌握的是： 散點圖，折線圖，條形圖，直方圖，餅狀圖，箱形圖的繪製。 繪圖的三大系統：pyplot，pylab(不推薦)，面向對象 座標軸的調整，添加文字註釋，區域填充，及特殊圖形patches的使用 金融的同窗注意的是：能夠直接調用Yahoo財經數據繪圖. http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html

4.scipy——數值計算庫

在NumPy庫的基礎上增長了衆多的數學、科學以及工程計算中經常使用的庫函數。 方便、易於使用、專爲科學和工程設計的Python工具包. 它包括統計,優化,整合,線性代數模塊,傅里葉變換,信號和圖像處理,常微分方程求解器等等。

5.Python numpy，scipy，pandas這些庫的區別

Numpy是以矩陣爲基礎的數學計算模塊，純數學。 Scipy基於Numpy，科學計算庫，有一些高階抽象和物理模型。比方說作個傅立葉變換，這是純數學的，用Numpy；作個濾波器，這屬於信號處理模型了，在Scipy裏找。 Pandas提供了一套名爲DataFrame的數據結構，比較契合統計分析中的表結構，而且提供了計算接口，可用Numpy或其它方式進行計算。