数据科学领域5个常用Python库

最新推荐文章于 2024-06-22 10:30:53 发布
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#python #数据分析 #机器学习

本文介绍了一系列科学计算工具，包括Numpy的高效N维数组处理，Scipy的科学计算功能，Pandas的数据分析能力，Matplotlib的绘图功能，以及Scikit-Learn的机器学习算法。这些工具共同构成了Python科学计算的强大生态。

Numpy

  • N维数组（矩阵），快速高效，矢量数学运算
  • 高效的index，不需要循环
  • 开源免费跨平台，运行效率足以和C/Matlab媲美
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Scipy

  • 依赖于Numpy
  • 专为科学和工程设计
  • 实现了多种常用科学计算，如：线性代数，傅里叶变换，信号和图像处理

Pandas

  • 结构化数据分析利器（依赖Numpy）
  • 提供了多种高级数据结构：Time-Series，DataFrame，Panel
  • 强大的数据索引和处理能力
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Matplotlib

  • Python 2D绘图领域使用最广泛的套件
  • 基本能取代Matlab的绘图功能（散点图，曲线图，柱形图等）
  • 通过mplot3D可以绘制精美的3D图
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Scikit-Learn

  • 机器学习的Python模块
  • 建立在scipy之上，提供了常用的机器算法：聚类，回归
  • 简单易学的API接口
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Python数据分析
CJW的博客
03-05 1万+
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