常用数据处理包介绍及网址

https://numpy.org/doc/stable/user/index.html#user

numpy英文使用手册

NumPy

中文网站

Pandas

Pandas 是Python下最强大的数据分析和探索工具，包含高级的数据结构和精巧的工具，支持类似SQL的数据增、删、查、改，并有丰富的数据处理函数；支持时间序列分析功能；灵活处理缺失数据等。

更多的使用可以参考官方文档如下所示：

参考链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

https://www.runoob.com/pandas/pandas-functions.html

pandas中文版教程

https://pypandas.cn/

中文网

SciPy

SciPy依赖于NumPy，因此安装前需先安装NumPy。SciPy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微积分求解等其他科学与过程中常用的计算。

更多的使用可以参考官方文档如下所示：

参考链接：http://www.scipy.org

Scikit-learn

Scikit-learn 是一个与机器学习相关的库，它提供了完善的机器学习工具箱，包括数据预处理、分类、回归、聚类、预测、模型分析等。

更多的使用可以参考官方文档如下所示：

参考链接：https://scikit-learn.org/stable/

Keras

Keras 并非简单的神经网络库，而是一个基于Theano 的强大的深度学习库，不仅可以搭建简单普通的神经网络，还可以搭建各种深度学习模型，如自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等。

使用Keras搭建神经网络模型的过程相当简单，也相当直观，就想搭积木一样，通过几十行代码，就可以搭建起一个非常强大的神经网络模型，甚至是深度学习模型。

举例：简单搭建一个MLP（多层感知器）

更多的使用可以参考官方文档如下所示：

参考链接：https://keras.io/

Matplotlib

Matplotlib是最著名的绘图库，主要用于二维绘图，以及简单的三维绘图。它提供了一整套丰富的命令，让我们可以非常快捷地用Python可视化数据，而且允许输出达到出版质量的多种图像格式。

更多的使用可以参考官方文档如下所示：

参考链接：http://matplotlib.org

中文乱码问题，如果图表中有中文，请在开头加入下面代码

#window版   解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题


#mac版   解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

8个常用的Python数据分析库（附案例+源码）-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)