## python计算生态概览

python计算生态概览

从数据处理到人工智能
数据表示->数据清洗-> 数据统->数据可视化->数据挖掘->人工智能
—数据表示：采用合适的方式用程序表达数据
—数据清洗：数据归一化、数据转换、异常值处理
—数据统计：数据的概要理解，数量、分布、中位数等
—数据可视化：直观展示数据的内涵的方式
—数据挖掘：从数据分析获取知识，产生数据外的价值
—人工智能：数据/语言/图像/视觉等方面深度分析与决策
python库之数据分析

python数据分析最基本的库是Numpy。
Numpy用于表达N维数组，它是众多数据分析库的基础，
—用C语言实现，python接口使用，计算速度优异
—几乎支撑力python数据分析与科学计算的所有其他库，比如最常用的pandas库等
—本身Numpy就提供了直接的矩阵运算、广播函数、线性代数等功能。
numpy可以将N维数组看作简单的数据对象，进行直接的操作和运算，这是numpy的最大价值。

Pandas：Python数据分析高层次应用库
—提供了简单易用的数据结构和数据分析工具
—理解数据类型与索引关系，操作索引及操作数据
—python最主要的数据分析功能库，基于Numpy开发
pandas库核心提供了两个数据结构
1、series=索引+一维数据
通过索引与一维数据关联，进而通过索引来操作数据
2、DataFrame=行列索引+二维数据

Scipy：数学、科学和工程计算功能库
—提供了一批数学算法及工程数据运算功能
—类似Matlab，可用于如傅立叶变换、信号处理等应用
—python最主要的科学计算功能库，基于Numpy开发，计算性能非常优异，在SciPy中提供了很多的优化算法
pyhton库之数据可视化

Matplolib：高质量的二维数据可视化功能库
—提供了超过100种数据可视化展示效果
—通过matlop.pylot子库调用可视化效果
— python最主要的数据可视化功能库，基于Numpy开发

Seaborn：统计类数据可视化功能库
—提供了一批高层次的统计类数据可视化展示效果
—主要展示数据空间分布、分类和线性关系等内容
—基于Matplotlib开发，支持Numpy和pandas

Mayavi:三维科学数据可视化功能库
—提供了一批简单易用的3D科学计算数据可视化效果
—目前版本是Mayavi2，三维可视化最主要的第三方库
—支持Numpy、TVTk、Trait、Envisage等第三方库