1、Numpy

NumPy 是一個(gè) Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一個(gè)由多維數(shù)組對(duì)象和用于處理數(shù)組的例程集合組成的庫(kù)。它是Python創(chuàng)建的所有更高層工具的基礎(chǔ)。以下是它提供的一些功能：

a、N維數(shù)組，一種快速、高效使用內(nèi)存的多維數(shù)組，它提供矢量化數(shù)學(xué)運(yùn)算 。

b、你可以不需要使用循環(huán)，就對(duì)整個(gè)數(shù)組內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)運(yùn)算。

c、非常便于傳送數(shù)據(jù)到用低級(jí)語(yǔ)言(如C或C++)編寫的外部庫(kù)，也便于外部庫(kù)以Numpy數(shù)組形式返回?cái)?shù)據(jù)。

NumPy不提供高級(jí)數(shù)據(jù)分析功能，但有了對(duì)NumPy數(shù)組和面向數(shù)組的計(jì)算的理解，能幫助你更有效地使用像Pandas之類的工具。

2、Pandas

Pandas是一個(gè)開(kāi)放源碼的Python庫(kù)，它使用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供高性能的數(shù)據(jù)操作和分析工具。Pandas包含高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及和讓數(shù)據(jù)分析變得快速、簡(jiǎn)單的工具。它建立在NumPy之上，使以NumPy為中心的應(yīng)用變得簡(jiǎn)單。Pandas用于廣泛的領(lǐng)域，包括金融，經(jīng)濟(jì)，統(tǒng)計(jì)，分析等學(xué)術(shù)和商業(yè)領(lǐng)域。

優(yōu)點(diǎn)：

a、帶有坐標(biāo)軸的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，支持自動(dòng)或明確的數(shù)據(jù)對(duì)齊。這能防止由于數(shù)據(jù)沒(méi)有對(duì)齊，以及處理不同來(lái)源的、采用不同索引的數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的常見(jiàn)錯(cuò)誤。

b、使用Pandas更容易處理缺失數(shù)據(jù)。

c、合并流行數(shù)據(jù)庫(kù)(如：基于SQL的數(shù)據(jù)庫(kù))中能找到 的關(guān)系操作。

Pandas是進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗/整理(data munging)的最好工具。

3、Matplotlib

Matlplotlib是Python的一個(gè)可視化模塊，是一個(gè)Python 2D繪圖庫(kù)，可以生成各種硬拷貝格式和跨平臺(tái)交互式環(huán)境的出版物質(zhì)量數(shù)據(jù)。它讓你方便地制作線條圖、餅圖、柱狀圖以及其它專業(yè)圖形。使用Matplotlib，我們可以定制所做圖表的任一方面。它支持所有的操作系統(tǒng)下不同的GUI后端(back ends)，并且可以將圖形輸出為常見(jiàn)地矢量圖和圖形格式，如：PDF、SVG、JPG、PNG、BMP和GIF等。而且Matplotlib可用于Python腳本，Python和IPython shell，Jupyter筆記本，Web應(yīng)用程序服務(wù)器和四個(gè)圖形用戶界面工具包。

4、Scipy

Scipy庫(kù)依賴于NumPy，是一個(gè)開(kāi)放源碼的BSD許可的數(shù)學(xué)，科學(xué)和工程庫(kù)。它提供便捷和快速的N維向量數(shù)組操作。SciPy庫(kù)的建立就是和NumPy數(shù)組一起工作，并提供許多對(duì)用戶友好的和有效的數(shù)值例程，如：數(shù)值積分和優(yōu)化。SciPy模塊用于優(yōu)化、線性代數(shù)、積分以及其它數(shù)據(jù)科學(xué)中的通用任務(wù)。

5、Scikit-learn

Scikit-learn是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Python模塊。它建立在Scipy之上，提供了一套常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，讓使用者通過(guò)一個(gè)統(tǒng)一的接口來(lái)使用。Scikit-learn有助于你迅速地在你的數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)流行的算法。它包含了許多用于標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的工具，如：聚類、分類和回歸等。