1. numpy
numpy提供大量数值编程工具，可以方便处理向量矩阵等运算。是科学计算方面的利器。
2. scipy
统计就是在做宏观分析的工作。拿到一组数据，分析数据的特征，具体包括样本大小，极值，均值，方差，偏度和峰度，数据的相关系数等。
分布是统计学中最基本的知识。如何指定参数生成分布，一组数据是否符合某种分布（假设检验），分布中的分位，以及认定数据属于某种分布时其对应的参数的最大似然估计(fit)。这些都在 scipy.stats包中提供对应的函数实现。
scipy.optimize
3. pandas
数据通常包含多种类型，例如股票的代码是字符串，收盘价是浮点数，成交量是整数等。pandas是复杂数据类型的利器。pandas最常见的两种数据类型：series和dataframe
series是带索引的一维数组。
而dataframe是将数个series按列合并而成的二维数据结构，单独一列就是一个series。dataframe是以列作为操作基础。
4. matplotlib
这个包用于画图显示数据，尤其是和dataframe数据结构配合，可以直观了解数据信息。
Original: https://blog.csdn.net/allenhsu6/article/details/121788981
Author: little_miya
Title: 数据分析师必备的python包
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