1.3 Essential Python Libraries（一些重要的Python库）

1.3 Essential Python Libraries（一些重要的Python库）

如果不了解Python的数据生态，以及本书中即将用到的一些库，这里会做一个简单的介绍：

Numpy

这里就不过多介绍了，下面给出一些链接可以参考。这个库太重要了，Python之所以能在科学计算上独领风骚很大程度上就是因为这个库。它还影响了另一个很有名的深度学习库，PyTorch。

• Wiki：NumPy
• Baidu：NumPy
• 使用 Python 进行科学计算：NumPy入门
• NumPy用户指南

详情可见第4章。

pandas

本书的主角，用于进行数据处理和清洗的利器。详情可见第5章。

matplotlib

用于绘图和数据可视化，详情可见第9章。

IPython and Jupyter

本书的笔记就是使用Jupyter来制作的，详细内容可以查看下面的资料。

• IPython 与 Jupyter 相关概念介绍
• IPython和Jupyter Notebook
• Jupyter官网
• Jupyter Notebook Tutorial: Introduction, Setup, and Walkthrough

SciPy

• Wiki：SciPy
• SciPy模块介绍

scikit-learn

集成了很多机器学习模型，如果搞机器学习的话这个包一定要好好学。虽然13.4做了介绍，但我觉得还是不够，想要深入的话推荐大家再去多看资料和书籍进行学习。

statsmodels

【量化课堂】Statsmodels 统计包之 OLS 回归 Welcome to Statsmodels’s Documentation