【盤點】Python中6個最重要的庫!

　　Python是一種代表簡單思想的程式語言，具有免費開源、可移植性、可擴充套件性、易學、速度快等優點;而且Python擁有豐富的庫，它可以幫助你處理各種各樣的工作，那麼Python有哪些比較重要的庫呢?本文為大家介紹Python中6個最重要的庫，一起來看看吧。

　　第一、NumPy

　　NumPy是Numerical Python的簡寫，是Python數值計算的基石。它提供多種資料結構、演算法以及大部分涉及Python數值計算所需的介面。NumPy還包括其他內容：

　　①快速、高效的多維陣列物件ndarray

　　②基於元素的陣列計算或陣列間數學操作函式

　　③用於讀寫硬碟中基於陣列的資料集的工具

　　④線性代數操作、傅立葉變換以及隨機數生成

　　除了NumPy賦予Python的快速陣列處理能力之外，NumPy的另一個主要用途是在演算法和庫之間作為資料傳遞的資料容器。對於數值資料，NumPy陣列能夠比Python內建資料結構更為高效地儲存和運算元據。

　　第二、pandas

　　pandas提供了高階資料結構和函式，這些資料結構和函式的設計使得利用結構化、表格化資料的工作快速、簡單、有表現力。它出現於2010年，幫助Python成為強大、高效的資料分析環境。常用的pandas物件是DataFrame，它是用於實現表格化、面向列、使用行列標籤的資料結構;以及Series，一種一維標籤陣列物件。

　　pandas將表格和關係型資料庫的靈活資料操作能力與Numpy的高效能陣列計算的理念相結合。它提供複雜的索引函式，使得資料的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。由於資料操作、預處理、清洗在資料分析中是重要的技能，pandas將是重要主題。

　　第三、matplotlib

　　matplotlib是最流行的用於製圖及其他二維資料視覺化的Python庫，它由John D. Hunter建立，目前由一個大型開發者團隊維護。matplotlib被設計為適合出版的製圖工具。

　　對於Python程式設計者來說也有其他視覺化庫，但matplotlib依然使用最為廣泛，並且與生態系統的其他庫良好整合。

　　第四、IPython

　　IPython專案開始於2001年，由Fernando Pérez發起，旨在開發一個更具互動性的Python直譯器。在過去的16年中，它成為Python資料技術棧中最重要的工具之一。

　　儘管它本身並不提供任何計算或資料分析工具，它的設計側重於在互動計算和軟體開發兩方面將生產力最大化。它使用了一種執行-探索工作流來替代其他語言中典型的編輯-編譯-執行工作流。它還提供了針對作業系統命令列和檔案系統的易用介面。由於資料分析編碼工作包含大量的探索、試驗、試錯和遍歷，IPython可以使你更快速地完成工作。

　　第五、SciPy

　　SciPy是科學計算領域針對不同標準問題域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

　　①scipy.integrate數值積分例程和微分方程求解器

　　②scipy.linalg線性代數例程和基於numpy.linalg的矩陣分解

　　③scipy.optimize函式最佳化器和求根演算法

　　④scipy.signal訊號處理工具

　　⑤scipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統求解器

　　SciPy與Numpy一起為很多傳統科學計算應用提供了一個合理、完整、成熟的計算基礎。

　　第六、scikit-learn

　　scikit-learn專案誕生於2010年，目前已成為Python程式設計者首選的機器學習工具包。僅僅七年，scikit-learn就擁有了全世界1500位程式碼貢獻者。其中包含以下子模組：

　　①分類：SVM、最近鄰、隨機森林、邏輯迴歸等

　　②迴歸：Lasso、嶺迴歸等

　　③聚類：K-means、譜聚類等

　　④降維：PCA、特徵選擇、矩陣分解等

　　⑤模型選擇：網格搜尋、交叉驗證、指標矩陣

　　⑥預處理：特徵提取、正態化

　　scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的資料科學程式語言。