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Fromhttps://www.jianshu.com/p/32cb09d84487 Numpy基础的数学计算模块以矩阵为主纯数学。SciPy基于Numpy提供方法(函数库)直接计算结果封装了一些高阶抽象和物理模型。比方说做个傅立叶变换这是纯数学的用Numpy做个滤波器这属于信号处理模型了在Scipy里找。Pandas提供了一套名为DataFrame的数据结构适合统计分析中的表结构,在上层做数据分析,
更简洁的说:
NumPyN维 数组 容器SciPy科学计算 函数库Pandas表格 容器非数学研究建议直接入手 pandas包含基础的 Numpy 方法 Numpy
来存储和处理大型矩阵比Python自身的嵌套列表nested list structure)结构要高效的多本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray一般有三种方式来创建。
numpy 主要用来做一些科学运算主要是矩阵的运算。NumPy为Python带来了真正的多维数组功能并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都进行数组化使得这些数学函数能够直接对数组进行操作将本来需要在Python级别进行的循环放到C语言的运算中明显地提高了程序的运算速度。 Pandas:
基于NumPy 的一种工具该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型提供了高效地操作大型数据集所需的工具。最具有统计意味的工具包某些方面优于R软件。数据结构有一维的Series二维的DataFrame(类似于Excel或者SQL中的表如果深入学习会发现Pandas和SQL相似的地方很多例如merge函数)三维的PanelPanel) da(ta) s知道名字的由来了吧。
学习Pandas你要掌握的是
1.汇总和计算描述统计处理缺失数据 层次化索引2.清理、转换、合并、重塑、GroupBy技术3.日期和时间数据类型及工具日期处理方便地飞起Matplotlib:
Python中最著名的绘图系统很多其他的绘图例如seaborn针对pandas绘图而来也是由其封装而成。 绘制的图形可以大致按照ggplot的颜色显示但是还是感觉很鸡肋。但是matplotlib的复杂给其带来了很强的定制性。其具有面向对象的方式及Pyplot的经典高层封装。
需要掌握的是
1.散点图折线图条形图直方图饼状图箱形图的绘制。2.绘图的三大系统pyplotpylab(不推荐)面向对象3.坐标轴的调整添加文字注释区域填充及特殊图形patches的使用4.金融的同学注意的是可以直接调用Yahoo财经数据绘图Scipy
方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等。基本可以代替Matlab但是使用的话和数据处理的关系不大数学系或者工程系相对用的多一些。 近期发现有个statsmodel可以补充scipy.stats时间序列支持完美
scipy 主要是一些科学工具集信号处理工具集如线性代数使用LAPACK库快速傅立叶变换使用FFTPACK库及数值计算的一些工具常微分方程求解使用ODEPACK库非线性方程组求解以及最小值求解等。 scikit-learn
scikit-learn里面有很多机器学习相关的算法如聚类算法SVM等。 用Python来编写机器学习方面的代码是相当简单的因为Python下有很多关于机器学习的库。其中三个库 numpyscipymatplotlibscikit-learn是常用组合分别是科学计算包科学工具集画图工具包,机器学习工具集。 Python安装完NumpySciPy和MatplotLib后可以成为非常犀利的科研利器。网上关于这三个库的安装都写得非常不错但是大部分人遇到的问题并不是如何安装而是安装好后因为配置不当在使用时总会出现import xxx error之类的错误。我也是自己摸索了很久才发现如何去正确配置的
详解Python中的Numpy、SciPy、MatPlotLib安装与配置https://www.jb51.net/article/128468.htm Numpy和Scipy是机器学习项目中最受欢迎的函数库 参考http://www.sohu.com/a/291941853_506163
