十大用于数据科学的Python库

1. Pandas

Panda是一个用于数据分析和数据处理的免费Python软件库。它是作为一个图书馆项目创建的，2008年首次发布，panda提供了各种高性能且易于使用的数据操作功能。

panda还提供了多种工具，用于在内存中的数据结构和不同的文件格式之间读取和写入数据。简而言之，它适合用于简单快速的数据操作、读取和写入数据以及数据可视化。panda还可以从不同类型的文件(如CSV、excel等)或SQL数据库中获取数据，并创建一个名为data frame的Python对象。一个数据框架包含行和列，它可以用于数据操作，例如连接、合并、连接等操作。

 

. NumPy

NumPy是一个免费的Python软件库，用于对大数组和多维矩阵形式的数据进行数值计算。NumPy还提供了各种工具来处理这些数组和高级数学函数，以使用线性代数、傅里叶变换、随机数处理等操作这些数据。

可以使用NumPy执行的一些基本数组操作包括添加、相乘、重新构造和索引数组。其他高级功能包括叠加数组、将数组分割成N个小数组等。
 

3. SciPy

SciPy是一个免费的软件库，用于对数据进行科学计算。它是作为一个社区库创建的，并在2001年左右首次发布，SciPy库建立在NumPy数组对象上，它还兼容其他科学计算库和工具，如Matplotlib、panda等。

SciPy允许各种科学计算任务，使用线性代数、傅里叶变换、随机数生成、特殊函数等来处理数据优化、数据集成、数据插入和数据修改，与NumPy一样，多维矩阵是SciPy中的主要对象，由NumPy模块本身提供。

（编辑：鹰潭站长网）

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