python-数据处理的包Numpy,scipy,pandas,matplotlib

一，NumPy包（numeric python，数值计算)

该包主要包含了存储单一数据类型的ndarry对象的多维数组和处理数组能力的函数ufunc对象。是其它包数据类型的基础。只能处理简单的数据分析能力，对于高级的数据处理和大数据分析，采用pandas包。

python自带的list可以包含不同类型的数据，原因是list保存的实际是这些数据的指针，这样才能实现不同类型的数据都能保存在list中。但缺点是这样的保存方式消耗内存，运行工作量大。

二，Scipy包(scientific python，科学计算)

主要用于数据处理，包括统计分析，优化，整合，线性代数，傅里叶变换，信号处理，图像处理，常微分方程求解等，依赖与Numpy包，因为numpy是该包数据类型来源。

三，Pandas包

主要用于数据清洗，整理，建立在numpy上。

擅长处理大数据（文本，csv，excel等数据）。数据也来自与numpy类型数据，因此依赖numpy包

四，matplotlib包

matplotlib也是基于numpy的包，主要负责数据的可视化显示。

五，scikit-learn包

机器学习，建立在scipy基础上

基本功能被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，数据选择，数据预处理

六，Nltk包

自然语言处理

七，Pattern包

网络挖掘

八，Theano包

深度学习

九，Scrappy包

网络爬虫

参考文献：z00182 python与数据科学