【Python环境】Python的数据分析——前言

一. Python相关的科学计算库 ● NumPy NumPy是Numerical Python的简称,是Python科学计算的基础库。它提供了如下内容:快速有效的多维数组对象ndarray,数组之间的运算,基于数组的数据读写到磁盘功能,线代运算,傅里叶变换,随机数生成,将C、C++和Fortran集成到Python的工具。 ● pandas pandas提供了丰富的数据结构和功能,可以快速、简单、富于表现地处理结构化数据。它是使Python在数据分析领域强大高效的关键组件之一。本书用到pandas关键组件之一是DataFrame,它是面向列的数据结构,在行列都有标签的二维表。pandas命名源于panel data,一个描述多维结构化数据的经济术语。 ● matplotlib matplotlib是绘制平面图和二维可视化最流行的Python库。它与IPython集成很好,提供了方便的接口来绘制和探究数据。 ● IPython IPython是Python标准科学计算的组成部分,它将其他组件结合到一起。IPython通常参与Python的大部分工作,包括运行、调试和测试。除了终端,在工程中IPython还提供:HTML笔记本来连接浏览器,Qt界面来显示、编辑和高亮,并行和分布式计算的组件。 ● SciPy SciPy是解决科学计算各种标准问题的包集,比如包括: ◎ scipy.integrate 数字集合的方程和不等式解决方案 ◎ scipy.linalg 扩展了numpy.linalg的线代方程和矩阵分解 ◎ scipy.optimize 方程优化和求根 ◎ scipy.signal 信号处理工具 ◎ scipy.sparse 稀疏矩阵和稀疏线性解决 ◎ scipy.special 是SPECFUN封装,实现了基本函数功能的Fortran库 ◎ scipy.stats 标准连续和离散的概率分布,各种统计检验 ◎ scipy.weave 用内嵌的c++代码来加速数组运算

原文发布于微信公众号 - 数据科学与人工智能(DS_AI_shujuren)

原文发表时间:2015-10-24

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