本文目录一览：
- 1、最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些
- 2、【Python基础】python数据分析需要哪些库？
- 3、python3.4版本 scipy库函数怎么安装
- 4、Python scipy库线性规划如何让变量取整数
最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些
1、Pandas：是一个Python包，旨在通过“标记”和“关系”数据进行工作，简单直观。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化，是数据整理的完美工具。
2、Numpy：是专门为Python中科学计算而设计的软件集合，它为Python中的n维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库提供了NumPy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
3、SciPy：是一个工程和科学软件库，包含线性代数，优化，集成和统计的模块。SciPy库的主要功能是建立在NumPy上，通过其特定子模块提供有效的数值例程，并作为数字积分、优化和其他例程。
4、Matplotlib：为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制，它使Python成为像MatLab或Mathematica这样的科学工具的竞争对手。
5、Seaborn：主要关注统计模型的可视化(包括热图)，Seaborn高度依赖于Matplotlib。
6、Bokeh：独立于Matplotlib，主要焦点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档的风格呈现。
7、Plotly：是一个基于Web用于构建可视化的工具箱，提供API给一些编程语言(Python在内)。
8、Scikits：是Scikits
Stack额外的软件包，专为像图像处理和机器学习辅助等特定功能而设计。它建立在SciPy之上，中集成了有质量的代码和良好的文档、简单易用并且十分高效，是使用Python进行机器学习的实际行业标准。
9、Theano：是一个Python软件包，它定义了与NumPy类似的多维数组，以及数学运算和表达式。此库是被编译的，可实现在所有架构上的高效运行。
10、TensorFlow：是数据流图计算的开源库，旨在满足谷歌对训练神经网络的高需求，并且是基于神经网络的机器学习系统DistBelief的继任者，可以在大型数据集上快速训练神经网络。
11、Keras：是一个用Python编写的开源的库，用于在高层的接口上构建神经网络。它简单易懂，具有高级可扩展性。
12、NLTK：主要用于符号学和统计学自然语言处理(NLP) 的常见任务，旨在促进NLP及相关领域(语言学，认知科学人工智能等)的教学和研究。
13、Gensim：是一个用于Python的开源库，为有向量空间模型和主题模型的工作提供了使用工具。这个库是为了高效处理大量文本而设计，不仅可以进行内存处理，还可以通过广泛使用NumPy数据结构和SciPy操作来获得更高的效率。
【Python基础】python数据分析需要哪些库？
1.Numpy库
是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。
2.Pandas库
是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
3.Matplotlib库
是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中最出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。
4.Seaborn库
是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。
5.NLTK库
被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的最佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。
python3.4版本 scipy库函数怎么安装
下载：scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win32.whl
可以通过命令
pip install scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win32.whl
成功安装。但是试图在程序中使用时会发现：
import scipy
必定报错。经过简单阅读发现，问题出在numpy-mkl上，即默认安装的numpy中不包含MKL库，scipy的依赖关系没有实现。
好在还是上面那个网站，可以找到包含MKL库版本的numpy：
numpy-1.11.2+mkl-cp35-cp35m-win32.whl
卸载之前的numpy和scipy之后，利用pip重新安装下载的两个whl文件，不再出现问题，效果如图：
amp;lt;img src="" data-rawwidth="938" data-rawheight="314" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="938" data-original=""amp;gt;当然，具体使用中会不会出现问题，现在还未知。
当然，具体使用中会不会出现问题，现在还未知。
Python scipy库线性规划如何让变量取整数
scipy做线性规划不是很方便，推荐用pulp来做，这个模块不属于python的内置模块，需要先安装，pip install pulp
from pulp import *
# 设置对象
prob = LpProblem('myProblem', LpMinimize)
# 设置三个变量，并设置变量最小取值
x1 = LpVariable('x1', 0)
x2 = LpVariable('x2', 0)
x3 = LpVariable('x3', 0)
x4 = LpVariable('x4')
# 载入目标函数，默认是求最小值，因此这次对原目标函数乘以-1
prob += 3*x1 - 4*x2 + 2*x3 -5*x4
# 载入约束变量
prob += 4*x1 - x2 + 2*x3 -x4 == -2
prob += x1 + x2 -x3 + 2*x4 = 14
prob += -2*x1 + 3*x2 + x3 -x4 = 2
# 求解