Python是一種代表簡單思想的編程語言，具有免費開源、可移植性、可擴展性、易學、速度快等優(yōu)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，那么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(shù)值計算的基石。它提供多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法以及大部分涉及Python數(shù)值計算所需的接口。NumPy還包括其他內(nèi)容：

　?、倏焖?、高效的多維數(shù)組對象ndarray

　?、诨谠氐臄?shù)組計算或數(shù)組間數(shù)學操作函數(shù)

　?、塾糜谧x寫硬盤中基于數(shù)組的數(shù)據(jù)集的工具

　　④線性代數(shù)操作、傅里葉變換以及隨機數(shù)生成

　　除了NumPy賦予Python的快速數(shù)組處理能力之外，NumPy的另一個主要用途是在算法和庫之間作為數(shù)據(jù)傳遞的數(shù)據(jù)容器。對于數(shù)值數(shù)據(jù)，NumPy數(shù)組能夠比Python內(nèi)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)更為高效地存儲和操作數(shù)據(jù)。

　　第二、pandas

　　pandas提供了高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)的設(shè)計使得利用結(jié)構(gòu)化、表格化數(shù)據(jù)的工作快速、簡單、有表現(xiàn)力。它出現(xiàn)于2010年，幫助Python成為強大、高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境。常用的pandas對象是DataFrame，它是用于實現(xiàn)表格化、面向列、使用行列標簽的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);以及Series，一種一維標簽數(shù)組對象。

　　pandas將表格和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的靈活數(shù)據(jù)操作能力與Numpy的高性能數(shù)組計算的理念相結(jié)合。它提供復雜的索引函數(shù)，使得數(shù)據(jù)的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。由于數(shù)據(jù)操作、預(yù)處理、清洗在數(shù)據(jù)分析中是重要的技能，pandas將是重要主題。

　　第三、matplotlib

　　matplotlib是最流行的用于制圖及其他二維數(shù)據(jù)可視化的Python庫，它由John D. Hunter創(chuàng)建，目前由一個大型開發(fā)者團隊維護。matplotlib被設(shè)計為適合出版的制圖工具。

　　對于Python編程者來說也有其他可視化庫，但matplotlib依然使用最為廣泛，并且與生態(tài)系統(tǒng)的其他庫良好整合。

　　第四、IPython

　　IPython項目開始于2001年，由Fernando Pérez發(fā)起，旨在開發(fā)一個更具交互性的Python解釋器。在過去的16年中，它成為Python數(shù)據(jù)技術(shù)棧中最重要的工具之一。

　　盡管它本身并不提供任何計算或數(shù)據(jù)分析工具，它的設(shè)計側(cè)重于在交互計算和軟件開發(fā)兩方面將生產(chǎn)力最大化。它使用了一種執(zhí)行-探索工作流來替代其他語言中典型的編輯-編譯-運行工作流。它還提供了針對操作系統(tǒng)命令行和文件系統(tǒng)的易用接口。由于數(shù)據(jù)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(lǐng)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(shù)值積分例程和微分方程求解器

　?、趕cipy.linalg線性代數(shù)例程和基于numpy.linalg的矩陣分解

　　③scipy.optimize函數(shù)優(yōu)化器和求根算法

　?、躶cipy.signal信號處理工具

　?、輘cipy.sparse稀疏矩陣與稀疏線性系統(tǒng)求解器

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

　　第六、scikit-learn

　　scikit-learn項目誕生于2010年，目前已成為Python編程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位代碼貢獻者。其中包含以下子模塊：

　?、俜诸悾篠VM、最近鄰、隨機森林、邏輯回歸等

　　②回歸：Lasso、嶺回歸等

　?、劬垲悾篕-means、譜聚類等

　　④降維：PCA、特征選擇、矩陣分解等

　?、菽Ｐ瓦x擇：網(wǎng)格搜索、交叉驗證、指標矩陣

　?、揞A(yù)處理：特征提取、正態(tài)化

　　scikit-learn與pandas、statsmodels、IPython一起使Python成為高效的數(shù)據(jù)科學編程語言。