数据分析中Numpy,Pandas,Matplotlib,scripy和Scikit-Learn等数据

1.numpy

支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

功能：

• 一个强大的N维数组对象ndarray
• 广播功能函数
• 整合 c/c++/Fortran 代码的工具
• 线性代数,?傅里叶变换、随机数生成等功能

2.scipy

配合numpy完成对矩阵的计算，因此依赖于numpy，且含多个子模块，是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。

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功能：

a.?标准导入方式-由于scipy中的函数基本都是numpy的主函数，因此通常不用import scipy

1 import numpy as np
2 from scipy import stats #导入统计功能

b.一些常用功能模块

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。

3.pandas-建立在numpy之上

a.标注导入方式

1 import numpy as np
2 import pandas as pd

b.n维数组的创建和操作

Series（对映一维数组），DataFrame（对映二维数组），Panel（对映三维数组），Panel4D（对映四维数组），PanelND（多维）等数据结构，常用的是Series和DataFrame。

4.matplotlib

数据的可视化，用于画图操作，内包含多个模块。是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter,wxPython,Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）。

功能：绘制散点图、条形图等二维图、pyplot等常用模块

a.标注导入方式-依赖于numpy

1 import numpy as np
2 import matplot as plt

b.?statsmodel可以补充scipy.stats，而且支持时间序列

?5.Scikit-Learn

包含大量机器学习算法、数据集，需要NumPy和SciPy等其他包的支持，是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。

功能：Python开发的机器学习库，是数据挖掘方便的工具，需要在NumPy和SciPy基础上安装。

a.导入算法方式

1 from sklearn import linear_model#导入线性回归模型