pythonscipy模块学习（pythonscapy）

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python数据分析要学4点：熟练地使用数据分析主流工具。数据库、数据***集核心技能。数据分析高级框架。实际业务能力与商业分析。自然智能，指人通过大脑的运算和决策产生有价值的行为。

数据库知识关系型数据库很重要。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间，你接触到的数据都存储在关系型数据库中，需要学习SQL语言进行数据查询。

最后学习数据分析+机器学习+深度学习，这部分内容学习完成是数据分析工程师、人工智能工程师需要掌握的。

1、firwin（N， cutoff， width=None， window=hamming）其中N为滤波器的长度；cutoff为以正规化的频率；window为所使用的窗函数。

2、NumPy是Python中用于数值计算的一个重要库。在自动控制原理中，常常需要进行矩阵运算和向量操作，NumPy提供了强大的数组处理功能，可以方便地进行线性代数运算。

3、SciPy 在NumPy库的基础上增加了众多的数学、科学及工程计算中常用的库函数，如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等，可进行插值处理、信号滤波，以及使用C语言加速计算。

学习目标：可以掌握爬虫、数据***集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、***、人工智能项目等阶段项目。

主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。

学python需要有较强的逻辑思维能力、有较强的数理专业背景、有丰富的运维经验、以前有从事web全栈开发工作等基础。

学习一些基础理论知识高等数学是学习Python开发的基础，数据挖掘、模式识别、人工智能智能等都是需要用到很多的微积分元素来预算的。以及优化理论和算法。

Matplotlib 第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。Seaborn 利用了Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表。

os模块 os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统[_a***_]，改变当前路径（相当于’cd‘），改变文件权限等，建立。

Pvthon。bpython- 界面丰富的 Python 解析器。ptpython-高级交互式Python解析器，构建于python-prompt-toolkit 上.Dash 比较新的软件包，它是用纯Pvthon构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据的任何人。

click 是一个Python包，可用于创建命令行接口，相当漂亮的命令行，相当丝滑。让我们看一个例子：hello 函数公开了两个参数： count 和 name 。

python如何安装库pythonsetup.pyinstall这个命令，就能把这个第三库安装到系统里，也就是你的Python路径，windows大概是在C：Python7Libsite-packages。Linux会在/usr/local/lib/python7/dist-packages。

安装numpy+mkl，输入pip install numpy10+mklcp27cp27mwin3whl，按Enter后，等待安装完成。（注意将文件名替换为你的可用版本的名称）。

可以通过命令 pip install scipy-0.11-cp35-cp35m-win3whl成功安装。但是试图在程序中使用时会发现：import scipy必定报错。

首先，确保在pip外，还安装了wheel库。如果没有：打开cmd，输入pipinstallwheel进行安装。此方法通过二进制文件安装第三方库，需要在安装前确定好能够安装的版本。这个是国外大学编译好的库，不存在安装不成功的问题。

安装wheel：`pip install wheel`。

输入pip list 查看python中安装的库，查看是否安装了matplotlib，numpy，scipy，sklearn这些库未安装，下面进行pip安装打开命令提示符，输入下面代码，回车等待。

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