Python有哪些比较重要的库？推荐这6个！

　　Python是一种代表简单思想的编程语言，具有免费开源、可移植性、可扩展性、易学、速度快等优点;而且Python拥有丰富的库，它可以帮助你处理各种各样的工作，那么Python有哪些比较重要的库呢?本文为大家介绍Python中6个最重要的库，一起来看看吧。

　　第一、NumPy

　　NumPy是Numerical Python的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：

　　①快速、高效的多维数组对象ndarray

　　②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数

　　③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具

　　④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成

　　除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。

　　第二、pandas

　　pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。

　　pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。

　　第三、matplotlib

　　matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D. Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

　　对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。

　　第四、IPython

　　IPython项目开始于2001年，由Fernando Pérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。

　　尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。

　　第五、SciPy

　　SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：

　　①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器

　　②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解

　　③scipy.optimize函数优化器和求根算法

　　④scipy.signal信号处理工具

　　⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器

　　SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。

　　第六、scikit-learn

　　scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：

　　①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等

　　②回归：Lasso、岭回归等

　　③聚类：K-means、谱聚类等

　　④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等

　　⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵

　　⑥预处理：特征提取、正态化

　　scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。