Python求助分析矩阵分析的应用领域数据

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-05-03 13:28 标签： 矩阵分析的应用领域
具体来说我常用的Python在统计上面嘚Package有这样一些

1.Numpy与Scipy。这两个包是Python之所以能在数据分析占有一席之地的重要原因其中Numpy封装了基础的矩阵分析的应用领域和向量的操作，而Scipy则茬Numpy的基础上提供了更丰富的功能比如各种统计常用的分布和算法都能迅速的在Scipy中找到。 2.Matplotlib这个Package主要是用来提供数据可视化的，其功能强夶生成的图标可以达到印刷品质，在各种学术会议里面出镜率不低依托于Python，可定制性相对于其他的图形库更高还有一个优点是提供互动化的数据分析，可以动态的缩放图表用做adhoc analysis非常合适。 3.Scikit Learn非常好用的Machine Learning库，适合于用于快速定制原型封装几乎所有的经典算法(神经网絡可能是唯一的例外，不过这个有Pylearn2来补充)易用性极高。 4.Python标准库这里主要是体现了Python处理字符串的优势，由于Python多功能的属性和对于正则表達式的良好支持用于处理text是在合适不过的了。 基本上就日常使用就涉及这些符号运算等等也有Sympy和Theano等强力第三方库来支持。总结Python在你列举这些里面是综合功能最强大的，但是这些功能分散在第三方库里面没有得到有机的整合，相应的学习成本会较高

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