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　　眾所周知，有很多編程語言都可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，但Python是目前應(yīng)用最為廣泛的一種編程語言，因為它有很多優(yōu)秀的第三方庫。那么Python數(shù)據(jù)分析最重要的庫有哪些?我們一起來看看詳細介紹。

　　1、Numpy

　　Numpy是Python科學計算的基礎(chǔ)包，它提供了很多功能：快速高效的多維數(shù)組對象ndarray、用于對數(shù)組執(zhí)行元素級計算以及直接對數(shù)組執(zhí)行數(shù)學運算的函數(shù)、用于讀寫硬盤上基于數(shù)組的數(shù)據(jù)集的工具、線性代數(shù)運算、傅里葉變換以及隨機數(shù)生成等。NumPy在數(shù)據(jù)分析方面還有另外一個主要作用，即作為在算法和庫之間傳遞數(shù)據(jù)的容器。

　　2、Pandas

　　Pandas提供了快速便捷處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)。自從2010年出現(xiàn)以來，它助使Python成為強大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境。其中用得最多的Pandas對象是DataFrame，它是一個面向列的二維表結(jié)構(gòu)，另一個是Series，一個一維的標簽化數(shù)組對象。Pandas兼具Numpy高性能的數(shù)組計算功能以及電子表格和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫靈活的數(shù)據(jù)處理功能。還提供了復(fù)雜精細的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數(shù)據(jù)子集等操作。

　　3、matplotlib

　　matplotlib是最流行的用于繪制圖表和其他二維數(shù)據(jù)可視化的Python庫。它最初由John D.Hunter(JDH)創(chuàng)建，目前由一個龐大的開發(fā)團隊維護。它非常適合創(chuàng)建出版物上用的圖表。雖然還有其他的Python可視化庫，但matplotlib應(yīng)用最為廣泛。

　　4、SciPy

　　SciPy是一組專門解決科學計算中各種標準問題域的包的集合，它與Numpy結(jié)合使用，便形成了一個相當完備和成熟的計算平臺，可以處理多種傳統(tǒng)的科學計算問題。

　　5、scikit-learn

　　2010年誕生以來，scikit-learn成為了Python通用機器學習工具包。它的子模塊包括：分類、回歸、聚類、降維、選型、預(yù)處理等。與pandas、statsmodels和IPython一起，scikit-learn對于Python成為高效數(shù)據(jù)科學編程語言起到了關(guān)鍵作用。

　　6、statsmodels

　　statsmodels是一個統(tǒng)計分析包，起源于斯坦福大學統(tǒng)計學教授，他設(shè)計了多種流行于R語言的回歸分析模型。Skipper Seabold和Josef Perktold在2010年正式創(chuàng)建了statsmodels項目，隨后匯聚了大量的使用者和貢獻者。與scikit-learn比較，statsmodels包含經(jīng)典統(tǒng)計學和經(jīng)濟計量學的算法。