1.numpy- 支持多维数组与矩阵的科学计算器包
功能：常用功能16条
a. ndarray-n维数组/矢量的操作。
b. 支持高级大量的n维数组与矩阵的运算。
c. 针对数组运算提供大量的数学函数库。
2.scipy-配合numpy完成对矩阵的计算，因此依赖于numpy，且含多个子模块
功能：常用15个函数
a. 标准导入方式-由于scipy中的函数基本都是numpy的主函数，因此通常不用import scipy
11 import numpy as np 22 from scipy import stats #导入统计功能
b.一些常用功能模块
包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等。
3.pandas-建立在numpy之上
a.标注导入方式
11 import numpy as np 22 import pandas as pd
b.n维数组的创建和操作
Series（对映一维数组），DataFrame（对映二维数组），Panel（对映三维数组），Panel4D（对映四维数组），PanelND（多维）等数据结构，常用的是Series和DataFrame。
4.matplotlib-数据的可视化，用于画图操作，内包含多个模块
功能：绘制散点图、条形图等二维图、pyplot等常用模块
a.标注导入方式-依赖于numpy
11 import numpy as np 22 import matplot as plt
b. statsmodel可以补充scipy.stats，而且支持时间序列
**5.Scikit-Learn-**包含大量机器学习算法、数据集
功能：Python开发的机器学习库，是数据挖掘方便的工具，需要在NumPy和SciPy基础上安装。
a.导入算法方式
1 from sklearn import linear_model#导入线性回归模型