【数据分析学习笔记day05】科学计算工具NumPy+Numpy（Numerical Python）+Scipy +参考学习资料+提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多
Numpy（Numerical Python）
Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。
- 高性能科学计算和数据分析的基础包
- ndarray，多维数组（矩阵），具有矢量运算能力，快速、节省空间
- 矩阵运算，无需循环，可完成类似Matlab中的矢量运算
- 线性代数、随机数生成
import numpy as np
Scipy
Scipy ：基于Numpy提供了一个在Python中做科学计算的工具集，专为科学和工程设计的Python工具包。主要应用于统计、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、稀疏矩阵等，在数学系或者工程系相对用的多一些，和数据处理的关系不大， 我们知道即可，这里不做讲解。
- 在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程常用的库函数
- 线性代数、常微分方程求解、信号处理、图像处理
- 一般的数据处理numpy已经够用
import scipy as sp
参考学习资料：
Python、NumPy和SciPy介绍：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial
NumPy和SciPy快速入门：https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html
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