Python常用的数据处理的库有五个：Pandas,SciPy,Numpy,Sklearn,Matplotlib
1.NumPy科学计算库
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
链接：https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html
2. Pandas
python实现的类似R语言的数据统计、分析平台。基于NumPy和Matplotlib开发的，主要用于数据分析和数据可视化，它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像，特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制，非常不错。
链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/10min.html
3. SciPy
Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。
4.scikits.learn（sklearn）
构建在SciPy之上用于机器学习的 Python 模块。它包括简单而高效的工具，可用于数据挖掘和数据分析。涵盖分类，回归和聚类算法，例如SVM， 逻辑回归，朴素贝叶斯，随机森林，k-means等算法，代码和文档都非常不错，在许多Python项目中都有应用。例如在我们熟悉的NLTK中，分类器方面就有专门针对scikit-learn的接口，可以调用scikit-learn的分类算法以及训练数据来训练分类器模型。
链接：https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html
5. matplotlib 绘图
Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。
链接：https://matplotlib.org/gallery/index.html
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