Python的数据科学函数-包括pandas(),numpy(),matplotlib()等

Python成为数据科学领域的热门语言之一，这主要得益于其强大的数据科学函数库。在这些库中，pandas，numpy和matplotlib是最为流行的，被广泛用于数据的处理，分析和可视化。

1. Pandas库

Pandas库是为了解决数据分析中数据处理不方便的问题而诞生的，主要用于数据整理、筛选和转换、分析。通过该库，我们可以方便地读取CSV、Excel、Database、JSON等格式的数据文件，并且一套好的索引体系可以让CSV文件的处理变得十分简单。

Pandas库的主要数据类型是序列和数据帧，其中序列是一维数组，数据帧是二维表格，可通过很多函数实现数据的清洗、转换和聚合。

2. Numpy库

Numpy库是基于Python的一种科学计算库，它包含执行线性代数，傅里叶变换和随机抽样等多种操作的用于数组的函数及其实用的工具。

在Numpy中数组是最基本的对象，Numpy提供了更加高效的数组操作及计算数学函数的方式，且其运行的效率高。通过Numpy，我们可以进行基本的线性代数操作，例如求矩阵的逆、求A.dot(B)等基本操作。

3. Matplotlib库

Matplotlib库是Python数据可视化库的领头羊，提供了各种形式的二维图标、3D图表，也可进行交互式图表的显示，并可中文显示，自定义图表样式等。在Python数据科学库中，Matplotlib是十分重要的一项库，几乎每一个数据科学工程师和数据分析师都会使用到该库。

Matplotlib能够生成的图表类型包括折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图、等高线图、热力图、3D图、极坐标图等。Matplotlib并不自带交互功能，但可通过ipywidgets、mpld3等轻量级库实现交互样式的图表。

除此之外，Python的数据科学函数库还包括了SciPy、Scikit-learn、Seaborn等数十个优秀的代码库，为数据分析和机器学习提供了充分的支持和帮助。在Python之外，R语言同样成为数据科学的强大语言，其优秀的语言特性和代码库同样值得学习和掌握。

Python数据科学函数库的广泛应用与市场需求的不断扩大，使该领域的职业前景十分可观。然而，要想在数据科学领域成为顶尖的数据分析师或程序员，还需要自身的不懈努力和深入学习。