在Python中很多高级库都是基本Numpy科学库去做的。之前如果用Python对数据进行操作，需要一行一行或者一个一个数据的去进行操作。而在Numpy中，则是封装了一系列矩阵的操作：首先把数据转换成一系列矩阵的格式，然后再对矩阵进行操作。这样既高效，也省时。Numpy封装了一系列的函数函数，方便我们去操作矩阵。Numpy中一行代码就顶Python中十几行的代码。
2、Pandas库简介
在Pandas 是基于Numpy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas
纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
3、Matplotlib库简介
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形，通过
Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。
Python有Python2和Python3，很多人都会纠结选择哪个版本进行学习?这两个版本是不兼容的，而且差异比较大，需要多方面具体分析来决定。从基本设计上来说，Python3的目的就是没有代码兼容的包袱情况下进行改进了Python，相对于Python2来说，Python3有很多的改进，更加容易理解，也更加合理。
而且从应用的角度上来说，pypy、web框架、科学计算包、scrapy等常用模块都是支持Python3的，但是部分比较陈旧的库已经没有人进行维护，也就没有支持Python3.
当我们进行日常使用的情况之下，可以直接写Python2\3兼容的代码，相对于来说，Python2对于旧库的支持更多一些，至少在学界还是比较流行的。
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链接: https://pan.baidu.com/s/1ddnvGv-r9PxjwMLpN0ZQIQ
?pwd=bhct 提取码: bhct书名：深度学习入门
作者：[ 日］ 斋藤康毅
译者：陆宇杰
豆瓣评分：9.4
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2018-7
页数：285
内容简介：本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。
作者简介：
斋藤康毅
东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。
译者简介：
陆宇杰
众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用，对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。
