Python 优秀函数库组成的最佳阵容

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工具可以帮助人们解决难题，提高效率。合理的使用工具可以使人类的未来有更多的可能。

Python的强大在于拥有超级强大的库函数支持，我们把Python 常见的库列举了一下，排了个整型，用足球的4231 来表达。

工具可以延展英雄的能力，有了新雷神锤的雷索尔差点把复仇者联盟辟出了大结局。

工具也可用以治愈英雄，仙豆作为七龙珠里做大的Bug让主角们一次次满血复活。

对古时文人来讲，笔墨纸砚，是当时具有生产力输出的四大工具。对程序员来讲，当代的 “文房四宝” 不外乎是：笔记本，大屏幕，机械键盘，人体工学椅，Google，Github 这几种。

下文简单介绍一下 python 的几个最为重要的数据分析模块。

Numpy: 宇宙魔方

Numpy 是 Python 提供数值计算的基础模块，也是 Python 生态中历史最为悠久的模块。

Scipy:倒A高达-月光蝶

SciPy 是基于 Numpy 开发的高级模块，它用于解决科学计算中的一些标准问题。例如数值积分和微分方程求解，扩展的矩阵计算，最优化，概率分布和统计函数，甚至包括信号处理。

Matplotlib: 神笔马良

Matplotlib 是 python 下最著名的绘图库，提供了一整套和 Matlab 相似的 API，十分适合交互式绘图。

Pandas: 手术果实

Pandas 使 Python 具备了数据框对象。这样方便数据处理和分析，它提供大量易用、高效的数据操作函数库，能执行 join 以及其他 SQL 类似的功能来重塑数据，支持各种格式的输入输出数据。

Statsmodels: 哆啦A梦的百宝袋

Statsmodels 是 python 中专门用于统计分析的模块，提供各种回归模型函数，包括广义回归和稳健回归，还提供大量时间序列分析函数，例如 ARIMA/VAR，各种经典假设检验和非参数方法一个都不少。

Scikit-learn: 科学忍术道具

Scikit-learn 是非常著名的机器学习库，它提供一个统一的接口来使用不同模型，有助于迅速地在数据集上应用流行的算法。它包含了许多用于标准机器学习任务的工具，例如聚类、分类和回归等。不仅是各种算法，机器学习中重要的特征选择和模型评估均在模块中包含了。

TensorFlow: 猎空-闪现

TensorFlow 提供了 C++ 和 python 两种接口，让你能高效的设计各种机器学习算法，并且能运行在各类硬件架构之上。此外还有各种强力组件搭配，TensorBoard 用于监控学习过程中的各项参数，TensorServer 可用于生产环境的模型部署，甚至传说还有 TPU 这种专门用于深度学习的芯片。

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