推荐：数据分析常用的Python库

做数据分析、数据挖掘的朋友都知道，掌握Hadoop、Python是很有必要的，写写脚本、写写代码有助于我们节省时间，提高效率。今天我们大圣众包平台（www.dashengzb.cn）就为大家整理了与数据分析相关的python库！

利用Python进行数据分析相关的库：

NumPy

NumPy是Python科学计算的基础包，它提供：

快速高效的多维数组对象ndarray；

直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数；

线性代数运算、随机数生成;

将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具等。

它专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：LawrenceLivermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。

Pandas

Pandas主要提供快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。

Matplotlib

Matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的Python库。

IPython

IPython是Python科学计算标准工具集的组成部分，是一个增强的PythonShell，目的是提高编写、测试、调试Python代码的速度。主要用于交互式数据处理和利用matplotlib对数据进行可视化处理。

SciPy

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。主要包括以下包：

scipy.integrate:数值积分例程和微分方程求解器；

scipy.linalg:扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能；

scipy.optimize:函数优化器以及根查找算法；

scipy.signal:信号处理工具；

scipy.sparse:稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器；

scipy.special:SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数的Fortran库）的包装器。

scipy.stats:标准连续和离散概率分布、各种统计检验方法和更好的描述统计法；

scipy.weave:利用内联C++代码加速数组计算的工具。

这些库并不是每个都需要用上，重点根据自己的数据需求，合适选择方便应用！

原文地址：http://www.dashengzb.cn/articles/a-155.html

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