python 的工具包的应用

NumPy:主要提供基础的数组数据结构和距阵运算
（1）快速高效的多维数组现象
（2）可执行向量化计算
（3）提供线性代数等距阵
（4）可集成c代码
SciPy:基于NumPy提供了大量的科学计算算法（信号处理、最优化求解等等），解决标准问题。
（1）数值积分和微分方程求解
（2）扩展的矩阵计算功能
（3）最优化工具
（4）概率分布计算和统计函数
（5）信号处理函数
Pandas:提供data frame 数据结构，便于处理真实数据集。
（1）易用、高效的数据操作函数库
（2）执行join以及其他SQL类似的功能来重塑数据
（3）提供包括dataframe在内的数据结构
（4）提供各种格式（包括数据库）输入输出
（5）支持时间序列
Matplotlib:擅长数据绘图，绘制交互式可视化图像。
（1）提供一套与matlab相似的命令API
（2）十分适合交互式绘图
（3）可以作为绘图控件嵌入GUI
Seaborn:统计绘图
StatsModels:统计模型
scikit-learn:机器学习
（1）建立在NumPy，SciPy基础上
（2）通过统一接口来使用，可以迅速在数据集上实现流行的算法
（3）包含许多用于标准机器学习任务的工具
Requests:网页数据抓取
Beautiful Soup:解析网页数据
Flask:轻量级的web框架
sqlite3:轻量级数据库接口
Pyspark:Spark的Python接口
nltk:自然语言处理
networkx:社交网络分析
theano:深度学习