如果你已经决定把python作为你的编程语言，那么，你脑海中的下一个问题会是：“进行数据分析有哪些python库可用？”
python有很多库可用来进行数据分析。但不必担心，你不需要学习所有那些可用库。你只须了解5个python库，就可以完成绝大多数数据分析任务。下面逐一简单介绍这5个库，并提供你一些最好的教程来学习它们。
1numpy
对于科学计算，它是python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能：
1. n维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，它提供矢量化数学运算 。
2. 你可以不需要使用循环，就对整个数组内的数据行标准数学运算。
3. 非常便于传送数据到用低级语言（如c或c++）编写的外部库，也便于外部库以numpy数组形式返回数据。
numpy不提供高级数据分析功能，但有了对numpy数组和面向数组的计算的理解，能帮助你更有效地使用像pandas之类的工具。
教程：
1. scipy.org提供了numpy库的简要说明
http://scipy.org/
2. 这个教程棒极了，完全注重于numpy的可用性
https://vimeo.com/77263537
2scipy
scipy库依赖于numpy，它提供便捷和快速的n维向量数组操作。scipy库的建立就是和numpy数组一起工作，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如：数值积分和优化。scipy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。
我找不到比scipy.org更好的教程了，它学习scipy的最佳教程
http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/
3pandas
pandas包含高级数据结构，以及和让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在numpy之上，使以numpy为中心的应用变得简单。
1. 带有坐标轴的数据结构，支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据没有对齐，以及处理不同来源的、采用不同索引的数据而产生的常见错误。
2. 使用pandas更容易处理缺失数据。
3. 合并流行数据库（如：基于sql的数据库）中能找到 的关系操作。
pandas是进行数据清洗/整理（data munging）的最好工具。
1. pandas快速入门
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html
2. alfred essa有一系列关于pandas的视频，这些视频应该会让你很好地了解基本概念。
http://alfredessa.com/data-analysis-tutorial/2-pandas-library/
3. 还有，不可错过shane neeley提供的教程视频，它全面介绍了numpy, scipy和matplotlib
https://www.youtube.com/watch?v=oyts9hwfgby
4matplotlib
matlplotlib是python的一个可视化模块。它让你方便地制作线条图、饼图、柱状图以及其它专业图形。使用matplotlib，你可以定制所做图表的任一方面。在ipython中使用时，matplotlib有一些互动功能，如：缩放和平移。它支持所有的操作系统下不同的gui后端（back ends），并且可以将图形输出为常见地矢量图和图形格式，如：pdf、svg、jpg、png、bmp和gif等。
1. showmedo网站上有一个关于很好地教程
http://showmedo.com/videotutorials/video?name=7200090&fromseriesid;=720
2. 推荐这本书packt出版社的操作宝典，对于初学者来说，这本书真是极棒的～
https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/matplotlib-plotting-cookbook，
5scikit-learn
scikit-learn是一个用于机器学习的python模块。它建立在scipy之上，提供了一套常用机器学习算法，让使用者通过一个统一的接口来使用。scikit-learn有助于你迅速地在你的数据集上实现流行的算法。
看一下scikit-learn中提供的算法列表，你就会马上意识到它包含了许多用于标准机器学习任务的工具，如：聚类、分类和回归等。
http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html
1. scikit-learn入门
https://www.youtube.com/watch?v=4onbvnm3isi
2. 来自于scikit-learn.org的教程
http://scikit-learn.org/stable/tutorial/index.html
:)
结束语
还有其它一些库，如：用于自然语言处理的nltk，用于网站数据抓取的scrappy ，用于网络挖掘的pattern ，用于深度学习的theano等。
但是，如果你正开始学习python，我建议你首先熟悉这5个库。
我说过，这些教程都非常适合初学者。不过，在学习这些教程前，先要熟悉python语言的基本编程知识。
原文发布时间为：2015-04-12
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