一、Pandas：重要的数据处理库
Pandas是Python中一个很重要的数据处理库，提供了类似Excel表格的数据结构，可以用于数据清洗、聚合、重构、分组、统计等操作。使用Pandas创建的数据结构，例如DataFrame、Series等，可以直接读取和写入多种文件格式，包括CSV、HTML、JSON、SQL等。同时，Pandas还提供了灵活和高效的数据读取和写入函数，能够处理非常大的数据集。
下面是一个使用Pandas清洗和统计数据的例子：假设有一个在线商店的销售数据文件sales.csv，其中包含了订单号、订单日期、商品名、商品价格、购买数量、顾客ID等信息。我们可以使用Pandas进行读取，清洗，聚合和统计这些数据，例如：
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('sales.csv')
# 清洗数据：去掉价格为0的记录，添加“总价”列
df = df[df['price']>0]
df['total_price'] = df['price']*df['quantity']
# 分组统计：每个顾客购买的总商品数量和总价值平均数
customer_data = df.groupby('customer_id')['quantity', 'total_price'].sum()
customer_data['avg_quantity'] = customer_data['quantity']/customer_data.index.size
customer_data['avg_price'] = customer_data['total_price']/customer_data.index.size
# 输出结果
print(customer_data.head())
这个代码片段首先读取了CSV文件，然后进行了数据清洗操作：去掉价格为0的记录，并添加了一个“总价”列，该列是商品数量和价格的积。接下来，将数据按顾客ID分组，并统计了每个顾客的总商品数量和总价值平均数。最后，输出了结果，可以看到每个顾客的总商品数量、总价值和平均单价。
二、NumPy：高性能的数值计算库
NumPy是Python中一个高性能的数值计算库，提供了数组、矩阵和各种数学运算函数，被广泛应用于科学计算、统计建模、机器学习等领域。与Python内置的列表相比，NumPy数组具有更高的性能和更丰富的数学函数，可以大大提高数值计算的效率。
下面是一个使用NumPy进行矩阵运算的例子：计算两个矩阵的乘积。假设有两个矩阵A和B，A的大小为3x2，B的大小为2x4，我们需要计算它们的乘积C=A×B，可以使用NumPy中的dot函数进行计算，例如：
import numpy as np # 定义两个矩阵A和B A = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) B = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) # 计算矩阵乘积C=A×B C = np.dot(A, B) # 输出结果 print(C)
这个代码片段首先定义了两个矩阵A和B，然后使用NumPy中的dot函数计算它们的乘积C。最后，输出了结果，可以看到C的大小为3x4，是两个矩阵的乘积。
三、Matplotlib：数据可视化库
Matplotlib是Python中一个经典的数据可视化库，可以用于绘制各种2D和3D图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。Matplotlib通过提供丰富的绘图函数和选项，使得用户可以轻松地创建大量类型的图表，并且可以方便地控制图像的布局、颜色、字体等。
下面是一个使用Matplotlib进行数据可视化的例子：绘制两个数据点集在二维平面上的散点图。假设有两个数据点集X和Y，每个点集包含了10个点的二维坐标，我们想要将它们绘制在同一个图像中，可以使用Matplotlib中的scatter函数，例如：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义两个点集X和Y X = np.random.rand(10, 2) Y = np.random.rand(10, 2) # 绘制散点图 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c='b', label='X') plt.scatter(Y[:, 0], Y[:, 1], c='r', label='Y') plt.legend() plt.show()
这个代码片段首先定义了两个点集X和Y，每个点集包含了10个点的二维坐标。然后，使用Matplotlib中的scatter函数绘制了两个散点图，分别使用蓝色和红色表示点集X和Y，同时添加了图例。最后，使用show函数显示图像。
四、Scikit-learn：机器学习库
Scikit-learn是Python中一个流行的机器学习库，提供了多种机器学习算法、数据预处理、特征工程、模型选择和评估等功能。Scikit-learn的算法实现和API接口都比较简单和统一，使得用户可以方便地使用和比较不同的算法，并且可以轻松地将它们应用于自己的数据集上。
下面是一个使用Scikit-learn进行分类的例子：使用逻辑回归算法对鸢尾花数据集进行分类。这个数据集包含了150个样本，每个样本包含了4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及一个类别标签：山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。我们可以将这个数据集分为训练集和测试集，使用逻辑回归算法对训练集进行训练，并预测测试集的类别，例如：
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
# 训练逻辑回归模型
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算预测精度
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
这个代码片段首先使用Scikit-learn中的datasets模块加载了鸢尾花数据集，并将它划分为训练集和测试集。然后，使用Scikit-learn中的LogisticRegression模块训练了一个逻辑回归模型，使用训练集进行拟合。接下来，使用训练好的模型对测试集进行预测，得到预测结果y_pred。最终，使用accuracy_score函数计算了预测精度，并输出结果。
