python常用包及主要功能_python常用包及功能介绍

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1.numpy数值计算

numpy是使用python进行科学计算的基础包，numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是python数据分析的基础，也是scipy、pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对python数据分析十分有用。它包含：

一个强大的n维数组对象

复杂的（广播）功能

用于集成c / c ++和fortran代码的工具

有用的线性代数，傅里叶变换和随机数功能

作用：这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比python自身的嵌套列表结构要高效的多。

numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

2.pandas数据处理

pandas 是python的一个数据分析包,是基于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提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。数据结构如下：

series：一维数组，与numpy中的一维array类似。二者与python基本的数据结构list也很相近。series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在series中。

time- series：以时间为索引的series。

dataframe：二维的表格型数据结构。很多功能与r中的data.frame类似。可以将dataframe理解为series的容器。

panel ：三维的数组，可以理解为dataframe的容器。

作用：该工具是为了解决数据分析任务而创建的。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。pandas是python的一个数据分析包，pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此pandas为时间序列分析提供了很好的支持。pandas是进行数据清晰/整理的最好工具。

3.matplotlib数据可视化

matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。使用matplotlib，可以定制所做图表的任一方面。他支持所有操作系统下不同的gui后端，并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试，如pdf svg jpg png bmp gif.通过数据绘图，我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。 matplotlib有一套允许定制各种属性的默认设置，可以控制matplotlib中的每一个默认属性：图像大小、每英寸点数、线宽、色彩和样式、子图、坐标轴、网个属性、文字和文字属性。

作用：是基于numpy的一套python包，这个包提供了吩咐的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。matplotlib是python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。

4.scipy科学计算

scipy是一款方便、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.

scipy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，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、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。

scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的python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。scipy依赖于numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。

5.scrapy爬虫

scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有url读取、html解析、存储数据等功能，可以使用twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。

6.scikit-learn机器学习

scikit-learn是python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于numpy、scipy和matplotlib等。

scikit-learn是基于python机器学习的模块，基于bsd开源许可证。

scikit-learn的安装需要numpy scopy matplotlib等模块，scikit-learn的主要功能分为六个部分，分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。

scikit-learn自带一些经典的数据集，比如用于分类的iris和digits数据集，还有用于回归分析的boston house prices数据集。该数据集是一种字典结构，数据存储在.data成员中，输出标签存储在.target成员中。scikit-learn建立在scipy之上，提供了一套常用的机器学习算法，通过一个统一的接口来使用，scikit-learn有助于在数据集上实现流行的算法。

scikit-learn还有一些库，比如：用于自然语言处理的nltk、用于网站数据抓取的scrappy、用于网络挖掘的pattern、用于深度学习的theano等。

7.keras深度学习

keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于theano之上，依赖于numpy和scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。

8.statsmodels统计建模计量经济

statsmodels是python的统计建模和计量经济学工具包，包括一些描述统计、统计模型估计和推断。

总之，

python有着像matlab一样强大的数值计算工具包numpy；

python能直接处理数据，而pandas几乎可以像sql那样对数据进行控制；

有着绘图工具包matplotlib，matplotlib能够对数据和记过进行可视化，快速理解数据;

有着科学计算工具包scipy；

scikit-learn提供了机器学习算法的支持，theano提供了升读学习框架（还可以使用cpu加速）。

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