-
NumPy：用于进行数值计算和数组操作。主要函数有：
- numpy.array()：创建NumPy数组
- numpy.arange()：创建等差数列数组
- numpy.linspace()：创建等距数列数组
- numpy.zeros()：创建全零数组
- numpy.ones()：创建全一数组
- numpy.eye()：创建单位矩阵
- numpy.dot()：矩阵乘法
- numpy.transpose()：矩阵转置
- numpy.linalg.inv()：矩阵求逆
- numpy.linalg.det()：计算矩阵行列式
- numpy.linalg.eig()：计算矩阵特征值和特征向量
-
pandas：用于数据处理和分析。主要函数有：
- pandas.DataFrame()：创建数据框
- pandas.Series()：创建序列
- DataFrame.head()：查看数据框前n行
- DataFrame.tail()：查看数据框后n行
- DataFrame.describe()：查看数据框统计信息
- DataFrame.groupby()：对数据框进行分组
- DataFrame.merge()：合并数据框
- DataFrame.join()：连接数据框
- DataFrame.pivot_table()：创建数据透视表
- DataFrame.drop()：删除数据框行或列
- DataFrame.drop_duplicates()：删除重复行
- DataFrame.fillna()：填充缺失值
- DataFrame.replace()：替换数据框中的值
-
matplotlib：用于数据可视化。主要函数有：
- matplotlib.pyplot.plot()：绘制折线图
- matplotlib.pyplot.scatter()：绘制散点图
- matplotlib.pyplot.hist()：绘制直方图
- matplotlib.pyplot.boxplot()：绘制箱线图
- matplotlib.pyplot.pie()：绘制饼图
- matplotlib.pyplot.bar()：绘制条形图
- matplotlib.pyplot.figure()：创建画布
- matplotlib.pyplot.subplot()：创建子图
- matplotlib.pyplot.savefig()：保存图像
- matplotlib.pyplot.show()：显示图像
-
scikit-learn：用于机器学习和数据挖掘。主要函数有：
- sklearn.linear_model.LinearRegression()：线性回归
- sklearn.linear_model.LogisticRegression()：逻辑回归
- sklearn.svm.SVC()：支持向量机
- sklearn.ensemble.RandomForestClassifier()：随机森林分类器
- sklearn.cluster.KMeans()：K-means聚类
- sklearn.decomposition.PCA()：主成分分析
- sklearn.metrics.accuracy_score()：计算准确率
- sklearn.metrics.confusion_matrix()：计算混淆矩阵
- sklearn.model_selection.train_test_split()：划分训练集和测试集
- sklearn.preprocessing.StandardScaler()：标准化数据
- sklearn.pipeline.Pipeline()：创建流水线
