numpy、scipy、pandas、matplotlib的读书报告:
Numpy：
来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。
Pandas:
基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。最具有统计意味的工具包，某些方面优于R软件。数据结构有一维的Series，二维的DataFrame(类似于Excel或者SQL中的表，如果深入学习，会发现Pandas和SQL相似的地方很多，例如merge函数)，三维的Panel（Pan（el) + da(ta) + s，知道名字的由来了吧）。
学习Pandas你要掌握的是：
1.汇总和计算描述统计，处理缺失数据 ，层次化索引
2.清理、转换、合并、重塑、GroupBy技术
3.日期和时间数据类型及工具（日期处理方便地飞起）
Matplotlib:
Python中最著名的绘图系统，很多其他的绘图例如seaborn（针对pandas绘图而来）也是由其封装而成。
绘制的图形可以大致按照ggplot的颜色显示，但是还是感觉很鸡肋。但是matplotlib的复杂给其带来了很强的定制性。其具有面向对象的方式及Pyplot的经典高层封装。
需要掌握的是：
1.散点图，折线图，条形图，直方图，饼状图，箱形图的绘制。
2.绘图的三大系统：pyplot，pylab(不推荐)，面向对象
3.坐标轴的调整，添加文字注释，区域填充，及特殊图形patches的使用
4.金融的同学注意的是：可以直接调用Yahoo财经数据绘图
Scipy：
方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等。基本可以代替Matlab，但是使用的话和数据处理的关系不大，数学系，或者工程系相对用的多一些。
解决一些具体问题（Pandas）
import pandas as pda # 使用pandas生成数据 # Series代表某一串数据 index指定行索引名称，Series索引默认从零开始 # DataFrame代表行列整合出来的数据框,columns 指定列名 a = pda.Series([8, 9, 2, 1], index=['one', 'two', 'three', 'four']) # 以列表的格式创建数据框 b = pda.DataFrame([[5,6,2,3],[3,5,1,4],[7,9,3,5]], columns=['one', 'two', 'three', 'four'],index=['one', 'two', 'three']) # 以字典的格式创建数据框 c = pda.DataFrame({ 'one':4, # 会自动补全 'two':[6,2,3], 'three':list(str(982)) }) # b.head(行数)# 默认取前5行头 # b.tail(行数)# 默认取后5行尾 # b.describe() 统计数据的情况 count mean std min 25% max e = b.head() f = b.describe() # 数据的转置,及行变成列，列变成行 g = b.T
Matplotlib图像处理
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成测试数据 x = np.linspace(-3, 3, 50) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 # 生成画布 plt.figure(facecolor='grey') # figure()中的属性 ''' **num=3** 画出来图的标题就是‘Figure 3’ 如果传一个str，eg. num='折线图' 图的标题就是‘折线图’ **figsize=(8, 4)** 指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸，一英寸=80px **facecolor='blue'** 背景颜色，默认是白色 也可以以‘#+6位16进制数’给出，eg. '#00ff00' **edgecolor='red'** 边框颜色，默认是白色 ''' # 画图 plt.plot(x, y1, linestyle='--') plt.plot(x, y2) # plot的属性 ''' **linewidth=3** 线条宽度 也可以写作 lw=3 **markersize='20'** 线上标记的尺寸 注意要传字符串类型的值 **marker='2'** 线上的标记 ============= =============================== character description ============= =============================== ``'.'`` point marker ``','`` pixel marker ``'o'`` circle marker ``'v'`` triangle_down marker ``'^'`` triangle_up marker ``'<'`` triangle_left marker ``'>'`` triangle_right marker ``'1'`` tri_down marker ``'2'`` tri_up marker ``'3'`` tri_left marker ``'4'`` tri_right marker ``'s'`` square marker ``'p'`` pentagon marker ``'*'`` star marker ``'h'`` hexagon1 marker ``'H'`` hexagon2 marker ``'+'`` plus marker ``'x'`` x marker ``'D'`` diamond marker ``'d'`` thin_diamond marker ``'|'`` vline marker ``'_'`` hline marker ============= =============================== **linestyle=':'** 线的类型 ============= =============================== character description ============= =============================== ``'-'`` solid line style ``'--'`` dashed line style ``'-.'`` dash-dot line style ``':'`` dotted line style ============= =============================== 也可表示为linestyle='dashed' **colors='r'** The supported color abbreviations are the single letter codes ============= =============================== character color ============= =============================== ``'b'`` blue ``'g'`` green ``'r'`` red ``'c'`` cyan ``'m'`` magenta ``'y'`` yellow ``'k'`` black ``'w'`` white ============= =============================== 也可用'#ff0000'这种形式表示 ''' # 必须要有这一句画图才能显示 plt.show()