1.2.2　強大高效的第三方庫

日常生活工作中所需要處理的數(shù)據(jù)通常是以一維、二維及多維（三維及以上）的形式存儲，如在一張Excel表格中存儲的數(shù)據(jù)通常是一維（只包括一行或一列數(shù)據(jù)）或二維（多行多列數(shù)據(jù)），這不可避免地涉及大量的矩陣運算、存儲等操作，若通過Python編程直接實現(xiàn)矩陣中的各種運算、存儲等操作不僅需要扎實的線性代數(shù)基礎，還會在編程上耗費大量時間，編程所實現(xiàn)的方法也可能運行效率低下，對于用戶非常不友好，但這些問題可以通過Python第三方庫來解決。

Python第三方庫可以類比為一座圖書館，人們已經(jīng)在圖書館中放入了大量的圖書，可以直接使用這些圖書學習大量知識。回到Python語言當中理解，圖書館中的書就是人們已經(jīng)寫好的代碼文件，這些代碼完成了各種復雜的功能，我們只需學會調(diào)用這些代碼就能實現(xiàn)這些復雜的功能，例如要對一列房價數(shù)據(jù)從小到大排序，某個第三方庫中已經(jīng)寫好了實現(xiàn)排序的代碼，那么直接調(diào)用這個庫里的代碼就能實現(xiàn)排序，不需要再自己從頭開始編程實現(xiàn)排序功能。

Python眾多全面、強大而又高效的科學計算庫已經(jīng)為用戶提供了大量科學計算的方法，讀者只需擁有Python編程基礎并且熟練掌握這些庫的常用方法就可以對龐大的矩陣數(shù)據(jù)進行一系列復雜的操作，能夠對數(shù)據(jù)進行科學計算就已經(jīng)跨出了數(shù)據(jù)分析的一大步。

本書涉及的科學計算常用庫如表1-3所示。

表1-3　本書涉及的科學計算常用庫

當然，Python中每個第三方庫中蘊含的知識量可能非常豐富，作為學習者不太可能精通一個庫里的所有內(nèi)容，讀者可以從不同渠道學習庫里的知識，但通常一個第三方庫會提供一個官方的教程文檔，類似于字典，有生僻字可以通過字典查找這個字的讀音、含義等，當我們對一些庫里的知識遺忘或者不清楚怎么操作時就可以通過查找官方教程文檔來幫助我們，并且重復多遍地閱讀教程文檔是掌握這個第三方庫內(nèi)容的最直接的方法。

可能有部分讀者會產(chǎn)生疑問，是不是有了官方手冊就不用學這些庫里的知識了呢？想要實現(xiàn)一個功能當場查找文檔不就可以了？盡管這個手冊能夠幫助我們實現(xiàn)功能，但正如學習英文，認識26個英文字母就不用背單詞了嗎？這是一個非常大的誤區(qū)，我們不一定能掌握某個第三方庫的全部內(nèi)容，但常用的方法、方式、技巧是必須熟練掌握的，當然讀者可能會遇到需要使用從未接觸過的第三方庫的情況，若已有學習其他第三方庫的經(jīng)驗，并有扎實的Python基礎，讀者很快就能舉一反三，自行掌握這些從未遇到過的知識。

一本書無法列舉Python數(shù)據(jù)分析所涉及的全部知識，知識更新的速度也很快，因此，筆者更希望讀者能通過本書掌握扎實的理論基礎和代碼編寫能力，碰到新知識有能力自行學習掌握。