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numpy:数据结构基础
scipy：强大的科学计算方法（矩阵分析、信号分析、数理分析。。。）
matplotlib：丰富的可视化套件
pandas：基础数据分析套件
scikit-learn：强大的数据分析建模库
keras：人工神经网络
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np.zeros([x,y]) #进行数据对比时的数据初始化（都为0），x行，y列的数组
np.ones([x,y]) #同理，初始化为1的数组
import random
np.random.rand(2,4) #获取两行四列的随机数组，此时的随机数均匀分布，位于0---1之间
np.random.randint(x,y,z) #xy为整数取值范围，z为所选取的随机整数的个数
np.random.randn(2,4) #获取两行四列标准正态分布的随机数
np.random.choice([1,2,2,3,4,56]) #从列表中随机获取数据
np.random.beta(1,10,100) #获取beta分布1---10之间的数值100个（还能获得各种分布数据，改变选取参数）
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numpy数据类型
ndim 维度
itemsize 大小，占据字节数
size 元素个数
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操作
np.arange(1,11).reshape([2,-1])产生等差数列1-10
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randint
randn
chioce
distribute
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数据分析，统计方法
numpy、scipy\matplotlib\pandas\scikit-learn\keras
numpy：数据结构基础
scipy：强大的科学计算方法，矩阵分析，信号分析，数理分析
matplotlib：可视化套件
pandas：数据分析套件
scikit-learn：分析建模
Keras：人工神经网络
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import numpy as np list=[[1,3,5],[2,4,6]] print(type(list))
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pandas:数据分析套件
scikit-learn:数据分析建模库
keras:神经网络库
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aixs越大深入程度越大、
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统计分析方法，提取有用信息
胶水特性：集成部分C语言代码
数据分析包：numpy:存储大型矩阵，作为数据结构基础
scipy:矩阵分析，信号分析，数理分析
matplotlib:具有丰富的可视化套件，图表，三维图
pandas:基础数据分析，交叉分析，持续分析，假设检验
scikit-learn:强大的数据分析建模库，回归分析
keras:人工神经网络（云识别）
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python数据挖掘组件
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numpy 数据结构基础
scipy 强大的科学计算方法（矩阵分析，信号分析，数理分析。。）
matplotlib 丰富的可视化套件（树状图，折线图，，三维图，）
pandas 基础数据分析套件（交叉分析，实际分析，）
scikit-learn 强大的数据分析建模库
keras 人工神经网络
Python环境搭建
平台 Windows，Linux，Macos
科学计算工具 anaconda
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matplotlibna
官网：http://matplotlib.org/
绘制图表，进行数据可视化
pandas：基础数据分析套件
scikit-learn：强大的数据分析建模库
keras：人工神经网络
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#numpy的其他操作
FFT
np.fft.fft(np.array([1,1,1,1,1,1,1,]) #阶跃响应
np.corrcoef([1, 0, 1],[0, 2, 1]) # 皮尔逊相关系数计算
np.poly1d([3,1,3]) # 生成一元多次函数
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矩阵操作
from numpy.linalg import *
求逆矩阵 inv（）
转置矩阵 transpose（）
行列式 det（）
特征值与特征向量 eig（）第一个特征值 第二个特征向量
求解方程 solve（a,b）
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