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學好Python大數據與科學計算的庫，業界你就橫著走！

2021-04-22 14:05:58　|　來源：中培企業IT培訓網

大家都在媒體平臺聽說過Python，那么Python庫都有哪些呢？Python常用庫包括圖像處理，文件處理，大數據與科學計算，游戲與多媒體，人工智能與機器學習，數據庫等等。要知道Python的大多數機器學習庫都依賴于這兩個模塊，Scipy和Numpy經常是合并使用的。pycuda/opencl，GPU高性能并發計算。python實現的是分析平臺，數據統計，類似于R語言。以Matplotlib和NumPy為基礎，它主要用于數據分析以及數據可視化，其數據結構DataFrame和R語言中的data.frame類似，特別是對具有自己的時序數據分析機制的DataFrame來說，特別常好。

商業智能(BI)，Pandas的網絡接口。Blaze，NumPy和Pandas的大數據接口。SciPy是一個開源的Python算法庫和數學工具箱，它包含了優化、線性代數、積分、插值、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解以及其它科學與工程中常用的計算模塊。

它的功能類似于MATLAB，Scilab和GNUOctave軟件。Python的大多數機器學習庫都依賴于這兩個模塊，Numpy和Scipy經常合并使用。ScientificPython是一組Python程序模塊，用于科學計算，包括幾何(矢量、張量、變換、矢量和張量場)，四元數，自動求導，(線性)插值，多項式，基礎統計學，非線性最小二乘擬合，單位計算，Fortran兼容文本格式，通過VRML的3D顯示，以及兩個Tk小工具，分別用于繪制線圖和3D網格模型。

另外還有與netCDF、MPI和BSPlib庫的接口。科學計算庫NumPy提供了矩陣、線性代數、傅立葉變換等，以及最常用的N維數組對象。

NumPy提供了兩個基本對象：

N-dimensionalarrayobject)和ufunc(universalfunctionobject)。

ndarray是一個用于存儲單一數據類型的多維數組，ufunc是一個函數，它可以處理該數組。

計算包最優化，可進行線性規劃，二次規劃，半正定規劃等的計算。

科學計算速度優化編譯器。Pymvpa2，一個Python工具包，為大數據集提供統計學分析，提供一個靈活的可擴展框架。

其主要功能有分類、回歸、特征選擇、導入輸出、可視化等，還提供了復雜網絡優化軟件包。Zipline，交易算法的函數庫

PyDy，Python動態建模函數庫。

SymPy，符號數學的Python庫。statsmodels，Python的統計建模和計量經濟學。

astropy，天文學界的Python庫。

orange，橙色，數據挖掘，數據可視化，通過可視化編程或Python腳本學習機分析。

RDKit，化學信息學和機器學習的軟件。