【Python可視化】利用Numpy繪制各種統計圖表

 NumPy簡介

NumPy(Numerical Python) 是 Python 語言的一個擴展程序庫,支持大量的維度數組與矩陣運算,此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。

NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 與其它協作者共同開發,2005 年,Travis Oliphant 在 Numeric 中結合了另一個同性質的程序庫 Numarray 的特色,并加入了其它擴展而開發了 NumPy。NumPy 為開放源代碼并且由許多協作者共同維護開發。

NumPy 是一個運行速度非常快的數學庫,主要用于數組計算,包含:

  • 一個強大的N維數組對象 ndarray
  • 廣播功能函數
  • 整合 C/C++/Fortran 代碼的工具
  • 線性代數、傅里葉變換、隨機數生成等功能

NumPy 應用

NumPy 通常與 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(繪圖庫)一起使用, 這種組合廣泛用于替代 MatLab,是一個強大的科學計算環境,有助于我們通過 Python 學習數據科學或者機器學習。

SciPy 是一個開源的 Python 算法庫和數學工具包。

SciPy 包含的模塊有最優化、線性代數、積分、插值、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算。

Matplotlib 是 Python 編程語言及其數值數學擴展包 NumPy 的可視化操作界面。它為利用通用的圖形用戶界面工具包,如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向應用程序嵌入式繪圖提供了應用程序接口(API)

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