Numpy

Python没有提供数组功能，虽然列表可以完成基本的数组功能，但他不是真正的数组。Numpy内置函数处理速度是c语言级别，因此尽量使用内置函数，避免出现效率瓶颈的现象。

Numpy的安装：

Windows中，pip install numpy

也可以自行下载源代码：

python

setup.py install

安装完后，可以使用以下命令进行测试。

Scipy

Scipy提供了多维数据功能，但它只是一般的数组，并不是矩阵。例如，当两个数组相乘时，只是对应元素相乘，而不是矩阵乘法。

Scipy包含功能有最优化，线性代数，积分，插值，拟合，特殊函数，快速傅里叶变换，信号处理，图像处理，常微分方程求解等。显然这些功能是挖掘和建模必须的。

安装方法与numpy一样。

以下命令简单试用：

Matplotlib

数据可视化，著名的绘图库。可以进行简单的三维绘图。

安装与上相同。

Matplotlib作图的基本代码：

如果读者试用的中文标签，就会出现中文标签无法正常显示，由于matplotlib默认字体是英文所致，解决他的办法是在作图之前手动添加黑体。

Plt.rcparams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]

#这句话用来正常显示中文标签

另外作图可能出现负号不能正常显示，可以用过如下代码解决：

Plt.rcparams[‘axes.unicode-minus’]=False #解决保存图像是负号

Pandas

Pandas 是python中最强大的数据分析和探索工具。它包含高级的数据结构和精巧的工具，使得在python中处理数据非常快速和简单。Pandas来自于版面数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。

Pandas功能非常强大，支持SQL的数据增，删，查，改，并且带有丰富的数据处理函数，支持时间序列分析功能；支持灵活处理确实数据等。

安装：

pip install pandas 或下载源码 python setup.py

install

需要安装xlrd（读）和xlwt（写）库才能支持excel的读写。

Pip install xlrd #为python添加读取excel功能

Pip install xlwt #为python添加写入excel功能

使用：

pandas基本的数据结构为Series和Dataframe.

Series是序列，类似一维数组

Dataframe相当于一张二维的表格，它的每一个列是一个series。

Index，用来标记不同的元素，Index的内容不一定是数字，也可以是字母，中文等，它类似SQL中的主键。

Pandas的简单使用：

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