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Numpy：基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)計算模塊，以矩陣為主，純數(shù)學(xué)。

SciPy：基于Numpy，提供方法(函數(shù)庫)直接計算結(jié)果，封裝了一些高階抽象和物理模型。比方說做個傅立葉變換，這是純數(shù)學(xué)的，用Numpy；做個濾波器，這屬于信號處理模型了，在Scipy里找。

Pandas：提供了一套名為DataFrame的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，適合統(tǒng)計分析中的表結(jié)構(gòu),在上層做數(shù)據(jù)分析,

更簡潔的說:

NumPy：N維 數(shù)組 容器

SciPy：科學(xué)計算 函數(shù)庫

Pandas：表格 容器

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非數(shù)學(xué)研究，建議直接入手 pandas，包含基礎(chǔ)的 Numpy 方法

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Numpy：

來存儲和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)結(jié)構(gòu)要高效的多，本身是由C語言開發(fā)。這個是很基礎(chǔ)的擴(kuò)展，其余的擴(kuò)展都是以此為基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為ndarray，一般有三種方式來創(chuàng)建。

numpy 主要用來做一些科學(xué)運(yùn)算，主要是矩陣的運(yùn)算。NumPy為Python帶來了真正的多維數(shù)組功能，并且提供了豐富的函數(shù)庫處理這些數(shù)組。它將常用的數(shù)學(xué)函數(shù)都進(jìn)行數(shù)組化，使得這些數(shù)學(xué)函數(shù)能夠直接對數(shù)組進(jìn)行操作，將本來需要在Python級別進(jìn)行的循環(huán)，放到C語言的運(yùn)算中，明顯地提高了程序的運(yùn)算速度。

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Pandas:

基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas 納入了大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。最具有統(tǒng)計意味的工具包，某些方面優(yōu)于R軟件。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有一維的Series，二維的DataFrame(類似于Excel或者SQL中的表，如果深入學(xué)習(xí)，會發(fā)現(xiàn)Pandas和SQL相似的地方很多，例如merge函數(shù))，三維的Panel（Pan（el) + da(ta) + s，知道名字的由來了吧）。

學(xué)習(xí)Pandas你要掌握的是：

• 1.匯總和計算描述統(tǒng)計，處理缺失數(shù)據(jù) ，層次化索引
• 2.清理、轉(zhuǎn)換、合并、重塑、GroupBy技術(shù)
• 3.日期和時間數(shù)據(jù)類型及工具（日期處理方便地飛起）

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Matplotlib:

Python中最著名的繪圖系統(tǒng)，很多其他的繪圖例如seaborn（針對pandas繪圖而來）也是由其封裝而成。
繪制的圖形可以大致按照ggplot的顏色顯示，但是還是感覺很雞肋。但是matplotlib的復(fù)雜給其帶來了很強(qiáng)的定制性。其具有面向?qū)ο蟮姆绞郊癙yplot的經(jīng)典高層封裝。

需要掌握的是：

• 1.散點(diǎn)圖，折線圖，條形圖，直方圖，餅狀圖，箱形圖的繪制。
• 2.繪圖的三大系統(tǒng)：pyplot，pylab(不推薦)，面向?qū)ο?/li>
• 3.坐標(biāo)軸的調(diào)整，添加文字注釋，區(qū)域填充，及特殊圖形patches的使用
• 4.金融的同學(xué)注意的是：可以直接調(diào)用Yahoo財經(jīng)數(shù)據(jù)繪圖

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Scipy：

方便、易于使用、專為科學(xué)和工程設(shè)計的Python工具包.它包括統(tǒng)計,優(yōu)化,整合,線性代數(shù)模塊,傅里葉變換,信號和圖像處理,常微分方程求解器等等。基本可以代替Matlab，但是使用的話和數(shù)據(jù)處理的關(guān)系不大，數(shù)學(xué)系，或者工程系相對用的多一些。
近期發(fā)現(xiàn)有個statsmodel可以補(bǔ)充scipy.stats，時間序列支持完美

scipy 主要是一些科學(xué)工具集，信號處理工具集（如線性代數(shù)使用LAPACK庫，快速傅立葉變換使用FFTPACK庫）及數(shù)值計算的一些工具（常微分方程求解使用ODEPACK庫，非線性方程組求解以及最小值求解等）。

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scikit-learn

scikit-learn：里面有很多機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的算法（如聚類算法，SVM等）。

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用Python來編寫機(jī)器學(xué)習(xí)方面的代碼是相當(dāng)簡單的，因為Python下有很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的庫。其中三個庫 numpy，scipy，matplotlib，scikit-learn是常用組合，分別是科學(xué)計算包，科學(xué)工具集，畫圖工具包,機(jī)器學(xué)習(xí)工具集。

Python安裝完Numpy，SciPy和MatplotLib后，可以成為非常犀利的科研利器。網(wǎng)上關(guān)于這三個庫的安裝都寫得非常不錯，但是大部分人遇到的問題并不是如何安裝，而是安裝好后因為配置不當(dāng)，在使用時總會出現(xiàn)import xxx error之類的錯誤。我也是自己摸索了很久才發(fā)現(xiàn)如何去正確配置的

詳解Python中的Numpy、SciPy、MatPlotLib安裝與配置：https://www.jb51.net/article/128468.htm

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Numpy和Scipy是機(jī)器學(xué)習(xí)項目中最受歡迎的函數(shù)庫?

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參考：http://www.sohu.com/a/291941853_506163

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的简述 Python 的 Numpy、SciPy、Pandas、Matplotlib 的区别的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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