1.4.4. 部分常用Python包

Python之所以应用如此广泛，除了其简单易学易用外，更重要的是，其提供了大量功能全面且易用的包，本书所用到的包主要有NumPy、Pandas、Matplotlib等，可在Python中使用“pip install xxx”命令（xxx替换为具体的包名称）安装所需的包。

• NumPy

目前的通用计算机底层通常只能处理类似于0、1的二进制数据，而计算机在处理图形、声音等数据时，一般是将其采样后通过类似于矩阵的方式进行存储或处理。而NumPy则是专门用于存储和快速处理大型矩阵的数值计算扩展包，与Python自带的列表或其他结构相比，NumPy在提供了大量数学函数库的同时，其计算速度更快，广泛用于数值处理、图像处理、深度学习等方面。

• Pandas

结构化数据分析在深度学习及图像处理研究方面使用非常广泛，而Pandas即是基于NumPy提供的一个用于数据分析的扩展包，它可以对多种数据进行高效运算及加工处理，特别适用于需高效操作大型数据集的场合，同时还提供了大量库和数据模型等工具，可以高效快速地进行大型数据分析与处理。

• Matplotlib

在进行数值计算分析过程中，通常需要将其结果以图表或图形方式直观显示出来，Matplotlib即是Python中用于2D/3D绘图的扩展包，通常与NumPy、Pandas配合使用，以可视化方式显示各种分析数据，并且能够非常方便地与Python下的GUI工具进行集成，在GUI上进行数据可视化展示。