【Python】Python的数据分析——前言
2014-11-26 22:44
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一. Python相关的科学计算库
● NumPy
NumPy是Numerical Python的简称,是Python科学计算的基础库。它提供了如下内容:快速有效的多维数组对象ndarray,数组之间的运算,基于数组的数据读写到磁盘功能,线代运算,傅里叶变换,随机数生成,将C、C++和Fortran集成到Python的工具。
● pandas
pandas提供了丰富的数据结构和功能,可以快速、简单、富于表现地处理结构化数据。它是使Python在数据分析领域强大高效的关键组件之一。本书用到pandas关键组件之一是DataFrame,它是面向列的数据结构,在行列都有标签的二维表。pandas命名源于panel data,一个描述多维结构化数据的经济术语。
● matplotlib
matplotlib是绘制平面图和二维可视化最流行的Python库。它与IPython集成很好,提供了方便的接口来绘制和探究数据。
● IPython
IPython是Python标准科学计算的组成部分,它将其他组件结合到一起。IPython通常参与Python的大部分工作,包括运行、调试和测试。除了终端,在工程中IPython还提供:HTML笔记本来连接浏览器,Qt界面来显示、编辑和高亮,并行和分布式计算的组件。
● SciPy
SciPy是解决科学计算各种标准问题的包集,比如包括:
◎ scipy.integrate 数字集合的方程和不等式解决方案
◎ scipy.linalg 扩展了numpy.linalg的线代方程和矩阵分解
◎ scipy.optimize 方程优化和求根
◎ scipy.signal 信号处理工具
◎ scipy.sparse 稀疏矩阵和稀疏线性解决
◎ scipy.special 是SPECFUN封装,实现了基本函数功能的Fortran库
◎ scipy.stats 标准连续和离散的概率分布,各种统计检验
◎ scipy.weave 用内嵌的c++代码来加速数组运算
● NumPy
NumPy是Numerical Python的简称,是Python科学计算的基础库。它提供了如下内容:快速有效的多维数组对象ndarray,数组之间的运算,基于数组的数据读写到磁盘功能,线代运算,傅里叶变换,随机数生成,将C、C++和Fortran集成到Python的工具。
● pandas
pandas提供了丰富的数据结构和功能,可以快速、简单、富于表现地处理结构化数据。它是使Python在数据分析领域强大高效的关键组件之一。本书用到pandas关键组件之一是DataFrame,它是面向列的数据结构,在行列都有标签的二维表。pandas命名源于panel data,一个描述多维结构化数据的经济术语。
● matplotlib
matplotlib是绘制平面图和二维可视化最流行的Python库。它与IPython集成很好,提供了方便的接口来绘制和探究数据。
● IPython
IPython是Python标准科学计算的组成部分,它将其他组件结合到一起。IPython通常参与Python的大部分工作,包括运行、调试和测试。除了终端,在工程中IPython还提供:HTML笔记本来连接浏览器,Qt界面来显示、编辑和高亮,并行和分布式计算的组件。
● SciPy
SciPy是解决科学计算各种标准问题的包集,比如包括:
◎ scipy.integrate 数字集合的方程和不等式解决方案
◎ scipy.linalg 扩展了numpy.linalg的线代方程和矩阵分解
◎ scipy.optimize 方程优化和求根
◎ scipy.signal 信号处理工具
◎ scipy.sparse 稀疏矩阵和稀疏线性解决
◎ scipy.special 是SPECFUN封装,实现了基本函数功能的Fortran库
◎ scipy.stats 标准连续和离散的概率分布,各种统计检验
◎ scipy.weave 用内嵌的c++代码来加速数组运算
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