从基础开始学Python：常用包有哪些？有什么作用（python必学的包）

2018年开始，python莫名在这一年大火，以每年超过5%的速度发展，编程语言排名也在一年内蹿升13名，直到今天，python的上升速度虽有拖后，但是仍然有着竞争世界第一流行编程语言的潜力。本文就给大家分享一下从基础开始学Python需要学习的知识点：Python常用包有哪些？有什么作用？

Python常用包

1、Numpy（数值运算库）

2、Scipy（科学计算库）

3、Matplotlib（基础可视化库）

4、Pandas（数据处理库）

5、Seaborn（高级可视化库）

6、Scikit-learn（流行的机器学习库）

各自作用

1、Numpy是最为流行的机器学习和数据科学包，Numpy包支持在多维数据上的数学运算，提供数据结构以及相应高效的处理函数，很多更高级的扩展库(包括Scipy、Matplotlib、Pandas等库）都依赖于Numpy库；

2、Scipy包用于科学计算，提供矩阵支持，以及矩阵相关的数值计算模块，其功能包含有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、信号处理和图像处理以及其他科学工程中常用的计算；

3、Pandas用于管理数据集，强大、灵活的数据分析和探索工具，其带有丰富的数据处理函数，支持序列分析功能，支持灵活处理缺失数据等；

● Pandas基本的数据结构是Series和DataFrame；

● Series就是序列，类似一维数组；

● DataFrame相当于一张二维的表格，类似二维数组，它的每一列都是一个Series；

● 为了定位Series中的元素，Pandas提供了Index对象，每个Series都会带有一个对应的Index，用来标记不用的元素；

● DataFrame相当于多个带有同样Index的Series的组合（本质是Series的容器）；

4、Matplotlib库用于数据可视化，强大的数据可视化工具以及作图库，其主要用于二维绘图，也可以进行简单的三维绘图；

5、Seaborn库是基于Matplotlib的高级可视化库；

6、Sklearn库包含大量机器学习算法的实现，其提供了完善的机器学习工具箱，支持预处理、回归、分类、聚类、降维、预测和模型分析等强大的机器学习库，近乎一半的机器学习和数据科学项目使用该包。

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