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Numpy：基礎的數學計算模塊，以矩陣為主，純數學。

SciPy：基于Numpy，提供方法(函數庫)直接計算結果，封裝了一些高階抽象和物理模型。比方說做個傅立葉變換，這是純數學的，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的數據結構，適合統計分析中的表結構,在上層做數據分析,

更簡潔的說:

NumPy：N維 數組 容器

SciPy：科學計算 函數庫

Pandas：表格 容器

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非數學研究，建議直接入手 pandas，包含基礎的 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)結構要高效的多，本身是由C語言開發。這個是很基礎的擴展，其余的擴展都是以此為基礎。數據結構為ndarray，一般有三種方式來創建。

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

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Pandas:

基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。最具有統計意味的工具包，某些方面優于R軟件。數據結構有一維的Series，二維的DataFrame(類似于Excel或者SQL中的表，如果深入學習，會發現Pandas和SQL相似的地方很多，例如merge函數)，三維的Panel（Pan（el) + da(ta) + s，知道名字的由來了吧）。

學習Pandas你要掌握的是：

• 1.匯總和計算描述統計，處理缺失數據 ，層次化索引
• 2.清理、轉換、合并、重塑、GroupBy技術
• 3.日期和時間數據類型及工具（日期處理方便地飛起）

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Matplotlib:

Python中最著名的繪圖系統，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的復雜給其帶來了很強的定制性。其具有面向對象的方式及Pyplot的經典高層封裝。

需要掌握的是：

• 1.散點圖，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：pyplot，pylab(不推薦)，面向對象
• 3.坐標軸的調整，添加文字注釋，區域填充，及特殊圖形patches的使用
• 4.金融的同學注意的是：可以直接調用Yahoo財經數據繪圖

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Scipy：

方便、易于使用、專為科學和工程設計的Python工具包.它包括統計,優化,整合,線性代數模塊,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，但是使用的話和數據處理的關系不大，數學系，或者工程系相對用的多一些。
近期發現有個statsmodel可以補充scipy.stats，時間序列支持完美

scipy 主要是一些科學工具集，信號處理工具集（如線性代數使用LAPACK庫，快速傅立葉變換使用FFTPACK庫）及數值計算的一些工具（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：里面有很多機器學習相關的算法（如聚類算法，SVM等）。

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用Python來編寫機器學習方面的代碼是相當簡單的，因為Python下有很多關于機器學習的庫。其中三個庫 numpy，scipy，matplotlib，scikit-learn是常用組合，分別是科學計算包，科學工具集，畫圖工具包,機器學習工具集。

Python安裝完Numpy，SciPy和MatplotLib后，可以成為非常犀利的科研利器。網上關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，在使用時總會出現import xxx error之類的錯誤。我也是自己摸索了很久才發現如何去正確配置的

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是機器學習項目中最受歡迎的函數庫?

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

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總結

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

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