Python作为当下最火的数据分析语言，学习者越来越多，然后Python本身的数据分析功能并不强，之所以如此火热全依赖于第三方库，各种类型的第三方扩展库，极大地增强了Python的分析能力。
作为数据分析从业者，以下6个扩展库是必须得安装的！
Numpy
Python并没有提供数组功能，虽然列表可以完成基本的数组功能，但它不是真正的数组，当数据量过大的时候，列表的速度往往难以让人满足。
Numpy提供了真正的数组功能，以及对数据进行快速处理的函数。此外，Numpy还是很多其它高级库的依赖库，安装它们必须得先安装Numpy库。
安装Numpy很简单，直接pip install 即可：【pip3 install numpy】。
Scipy
Scipy包含的功能有最优化、积分、线性代数、特殊函数、拟合、插值、信号处理和图像处理、快速傅里叶变换、常微分方程求解和其它科学与工程中常用的计算，显而易见，这些功能都是挖掘和建模必备的。
Scipy的安装依赖于Numpy，所以在安装之前Scipy要先安装Numpy。安装方法直接pip3 install 即可。
Matplotlib
不论是数据挖掘还是数学建模，都免不了数据可视化的问题，对于Python来说，Matplotlib是最著名的绘图库，它主要用于二维绘制，下面让我们一起感受下Matplotlib绘制的图形吧~
效果还是很漂亮的，安装Matplotlib直接pip3 install即可。
Pandas
Pandas可以说是Python下最强大的数据分析和探索工具，没有之一。
它包含了高级的数据结构和精巧的工具，使得在python中处理数据非常快速和简单。
Pandas的功能非常强大，支持类似SQL数据的增删改查，并且带有丰富的数据处理函数，支持时间序列分析功能，支持灵活处理缺失数据等。
Pandas库也是依赖于Numpy库，所以在安装Pandas库之前，要先安装Numpy。
StatsModels
Pandas着眼于数据的读取、处理、钻取，而StatsModels则更加专注于数据的统计建模分析，它使得Python有种R语言的味道。StatsModels支持与Pandas进行数据交互，两者结合使用，成为了Python下强大的数据挖掘组合。
