Python库之数据分析及可其可视化

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1、Numpy:表达N维数组的最基本库

http://www.numpy.org

• Python接口使用，C语言实现，计算速度优异
• Python数据分析及科学计算的基本库，支撑Pandas等
• 提供直接的矩阵运算、广播函数、线性代数等功能

def pySum():
	a=[0,1,2,3,4]
	b=[9,8,7,6,5]
	for i in range(len(a))
		c.append(a[i]**2+b[i]**3)
	return c
print(pySum())
等价于：
import numpy as np
def npSum():
	a=np.array([0,1,2,3,4])
	b=np.array([9,8,7,6,5])
	c=a**2+b**3
	return c
print(npSum())

2、Pandas:Python数据据分析高层次应用库

http://pandas.pydata.org/

• 提供了简单易用的数据结构和数据分析工具
• 理解数据类型和索引的关系，操作索引即操作数据
• Python最主要的数据分析功能库，基于Numpy开发

serise = 索引 + 一维数据
DataFrame = 行列索引 + 二维数据

3、SciPy:数学、科学和工程计算功能库

http://www.scipy.org

• 提供了一批数学算法及工程数据运算功能
• 类似Matlab，可用于如傅里叶变换、信号处理等应用
• Python最主要的科学计算功能库，基于Numpy开发

包括傅里叶变换类、信号处理类、线性代数类、图像处理类、稀疏图压缩嘞、稀疏运算类、优化算法类

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4、Matplotlib:高质量的二维数据可视化功能库

http://matplotlib.org

• 提供了超过100种数据可视化展示效果
• 通过matplotlib.pyplot子库调用各可视化效果
• Python最主要的数据可视化功能库，基于Numpy开发

5、Seaborn:统计类数据可视化功能库

http://seaborn.pydata.org

• 提供了一批高层次的统计类数据可视化展示效果
• 主要展示数据见分布、分类和线性关系等内容
• 基于Matplotlib开发，支持Numpy和Pandas

6、Mayavi:三维科学数据可视化功能库

• 提供了一批简单易用的3D科学计算数据可视化展示效果
• 目前版本是Mayavi2，三维可视化最主要的第三方库
• 支持Numpy、TVTK、Traits、Envisage等第三方库