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python数论函数库 数学函数python( 三 )

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Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初使用用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持 。
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具 。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法 。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具 。
2、Numpy
Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基?。彩荢cipy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用 。
Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc 。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数 。
3、Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口 ， 可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形 。
Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形 。
Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形 。
4、SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合 ， 包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等 ， 这些对数据分析和挖掘十分有用 。
SciPy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包 ， 它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等 。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程 ， 如数值积分和优化 。
5、Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上 ， 依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等 。
6、Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具 ， 具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能 ， 可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求 。
7、Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法 ， 支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口 。
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