Python科学计算常用的工具包有哪些?
1、 NumPy
NumPy几乎是一个无法回避的科学计算工具包，最常用的也许是它的N维数组对象，其他还包括一些成熟的函数库，用于整合C/C++和Fortran代码的工具包，线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数等。NumPy提供了两种基本的对象：ndarray(N-dimensional array object)和 ufunc(universal function object)。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。
2、SciPy：Scientific Computing Tools for Python
“SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包，SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、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。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNU Octave类似。 Numpy和Scipy常常结合着使用，Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块。”—-引用自“Python机器学习库”
3、 Matplotlib
matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。Matplotlib可以配合ipython shell使用，提供不亚于Matlab的绘图体验，总之用过了都说好。
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在Python中很多高级库都是基本Numpy科学库去做的。之前如果用Python对数据进行操作，需要一行一行或者一个一个数据的去进行操作。在Numpy中，则是封装了一系列矩阵的操作。首先，将数据转换成一系列矩阵的格式，然后再对矩阵进行操作，这样既高效又省时，Numpy封装了一系列的函数，方便我们去操作矩阵;Numpy中一行代码就顶Python中十几行的代码。
2.Pandas库
Pandas是基于numpy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具，pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
3.Matplotlib库
Matplotlib是一个Python的2D绘图库，通过它，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，比如直方图、功率图、条形图、错误图、散点图等。
4.Scipy库
Scipy是一个开源的Python算法库和数学工具包，Scipy包括的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、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。其功能与软件MATLAB、Scilab类似。Numpy和Scipy可以综合使用，大多数的机器学习库都依赖于这两个模块。
