Python之所以受到越来越多编程爱好者的青睐，主要是因为它的代码便捷，容易学习的特点。Python的库就是为了满足Python这个特点而存在的。无论你是从事开发、爬虫、甚至数据分析，Python都有大量的库给与支持，简化了代码的工程量。下面小编将介绍几个学习数据分析不得不会用的Python库。

1.Numpy

Python没有提供数组的功能，Numpy弥补了这一缺陷，可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础。它也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。

Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。Numpy的功能：

N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算。可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。Numpy不提供高级数据分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算。

2.Pandas

Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。

Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy应用变得简单。

带有坐标轴的数据结构，支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据结构没有对齐，以及处理不同来源、采用不同索引的数据而产生的常见错误。使用Pandas更容易处理丢失数据并且可以配合数据库使用（如：基于SQL的数据库）。可以说，Pandas是进行数据清洗、整理的最好工具。

3.Matplotlib

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。

Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。使用Matplotlib，可以定制所做图表的任一方面。它可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF等。通过数据绘图，我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。Matplotlib有一套允许定制各种属性的默认设置，可以控制图的每一个默认属性：图像大小、每英寸点数、线宽、色彩和样式、子图、坐标轴、网个属性、文字和文字属性。

4. SciPy

SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、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等，这些对数据分析和挖掘十分有用。

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块，基于BSD开源许可证。Scikit-Learn的安装需要Numpy Scopy Matplotlib等模块，Scikit-Learn的主要功能分为六个部分，分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。Scikit-Learn自带一些经典的数据集，比如用于分类的iris和digits数据集，还有用于回归分析的boston house prices数据集。该数据集是一种字典结构，数据存储在.data成员中，输出标签存储在.target成员中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的机器学习算法，通过一个统一的接口来使用，Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法。Scikit-Learn还有一些库，比如：用于自然语言处理的Nltk、用于网站数据抓取的Scrappy、用于网络挖掘的Pattern、用于深度学习的Theano等。

总结

Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy；有着绘图工具包Matplotlib；有着科学计算工具包Scipy。Python能直接处理数据，而Pandas几乎可以像SQL那样对数据进行控制。Matplotlib能够对数据和记过进行可视化，快速理解数据。Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持。

用Python做数据分析，你再也不用担心哪个环节进行不下去了。Python的各种库可以帮你一站式搞定。是不是有要学习Python的冲动啦，那就赶紧行动吧！