1、pythonpython科学计算科学计算-ScipyScipyScipyScipy用于用于统计、优化、整合、化、整合、线性代数模性代数模块、傅里叶、傅里叶变换、信号和、信号和图像像处理等，常用理等，常用的的scipy工具有工具有stats（统计学工具包）、学工具包）、scipy.interpolate（插（插值，线性的，三次方）性的，三次方）、cluster（聚（聚类）、）、signal（信号（信号处理）等。理）等。安装安装scipy之前必之前必须安装安装numpy。Scipy官方网址官方网址http:/scipy.org。二项分布二项分布binomial=stats.binom.pmf(k,
2、n,p)正态分布正态分布binomial=stats.binom.pmf(k,n,p)beta分布分布binomial=stats.binom.pmf(k,n,p)指数分布指数分布binomial=stats.binom.pmf(k,n,p)PandasPandas是基于是基于NumPy 的数据分析工具，具有大量的数据分析工具，具有大量库和和标准的准的数据模型数据模型，提供了高效地操作大型数据集，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。所需的工具。Pandas的官方网址：的官方网址：http:/pandas.org。Pandas适合于适合于许多不同多不同类型的型的数据，包括：数据，包括：具有异构
3、具有异构类型列的表格数据，例如型列的表格数据，例如SQL表格或表格或Excel数据有序和无序（不一定是固定数据有序和无序（不一定是固定频率）率）时间序列数据。序列数据。具有行列具有行列标签的任意矩的任意矩阵数据（均匀数据（均匀类型或不同型或不同类型）型）任何其他形式的任何其他形式的观测/统计数据集。数据集。名称维度说明Series1维带有标签的同构数据类型一维数组，与Numpy中的一维数组类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series只允许存储相同的数据类型。DataFrame2维带有标签的异构数据类型二维数组，DataFrame有行和列的索引，可以看做是Series的容器，一个DataFrame中可以包含若干个Series，DataFrame的行和列的操作大致对称。Series和和DataFrame
