Python做数据挖掘很强大，最近几年很火的机器学习以及较为前沿的自然语言处理也会选用Python作为基础工具. 其中python做数据挖掘足够强大，不用怀疑。
1. Numpy介绍
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。
用它来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。
数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建:
1.Python对象的转换
2.通过类似工厂函数numpy内置函数生成：np.arange,np.linspace…..
3.从硬盘读取，loadtxt
1.1 学习文档视频
详细教程
http://www.jikexueyuan.com/course/1537.html
http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/index.html#id2
2. Pandas介绍
基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。最具有统计意味的工具包，某些方面优于R软件。数据结构有一维的Series，二维的DataFrame(类似于Excel或者SQL中的表，如果深入学习，会发现Pandas和SQL相似的地方很多，例如merge函数)，三维的Panel（Pan（el) + da(ta) + s，知道名字的由来了吧）。
2.1 Pandas中的数据结构
Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。
Time- Series：以时间为索引的Series。
DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。
Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器.
2.2 Pandas功能掌握
- 汇总和计算描述统计，处理缺失数据 ，层次化索引
- 清理、转换、合并、重塑、GroupBy技术
- 日期和时间数据类型及工具（日期处理方便地飞起）
2.3 Pandas文档视频资源
10分钟搞定Pandas
http://www.maiziedu.com/course/751-10786/
Pandas的创始者：利用Python进行数据分析 (豆瓣)
3. Matplotlib介绍
Python中最著名的绘图系统，很多其他的绘图例如seaborn（针对pandas绘图而来）也是由其封装而成。创世人John Hunter于2012年离世。这个绘图系统操作起来很复杂，和R的ggplot,lattice绘图相比显得望而却步，这也是为什么我个人不丢弃R的原因，虽然调用
plt.style.use("ggplot")
绘制的图形可以大致按照ggplot的颜色显示，但是还是感觉很鸡肋。但是matplotlib的复杂给其带来了很强的定制性。其具有面向对象的方式及Pyplot的经典高层封装。
3.1 Matplotlib功能掌握
- 散点图，折线图，条形图，直方图，饼状图，箱形图的绘制。
- 绘图的三大系统：pyplot，pylab(不推荐)，面向对象
- 坐标轴的调整，添加文字注释，区域填充，及特殊图形patches的使用
- 金融的同学注意的是：可以直接调用Yahoo财经数据绘图
3.2 Matplotlib学习文档视频资源
Matplotlib讲解：课程简介和环境搭建
matplotlib-绘制精美的图表
4. Scipy介绍
scipy包包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。像插值，积分，优化，图像处理，，特殊函数等等。
scipy可以与其它标准科学计算程序库进行比较，比如GSL(GNU C或C++科学计算库)，或者Matlab工具箱。scipy是Python中科学计算程序的核心包;它用于有效地计算numpy矩阵，来让numpy和scipy协同工作。
4.1 Scipy文档资源视频
Scipy:高端科学计算
Scipy入门
SciPy-数值计算库
5. Seaborn介绍
Matplotlib是Python主要的绘图库。但是，我不建议你直接使用它，原因与开始不推荐你使用NumPy是一样的。虽然Matplotlib很强大，它本身就很复杂，你的图经过大量的调整才能变精致。因此，作为替代，我推荐你一开始使用Seaborn。Seaborn本质上使用Matplotlib作为核心库（就像Pandas对NumPy一样）
5.1 Seaborn功能
- 默认情况下就能创建赏心悦目的图表。（只有一点，默认不是jet colormap）
- 创建具有统计意义的图
- 能理解pandas的DataFrame类型，所以它们一起可以很好地工作。