1.3.2
Python数据处理包和工具

在诸多Python数据处理、数据可视化包或工具中，有部分包或工具被广泛使用并持续优化。图1-2所示为常用的Python数据处理包或工具。下面将对图中各层级中的包或工具进行说明，并与Excel中的数据处理功能进行对比。

图1-2　Python数据处理包或工具

1.Python核心

图1-2中由下至上的第1层是Python的核心部分，包含Python的基础语法、保留关键字、原生数据结构、函数、解释器等。

2.Python扩展数据结构与解释器

图1-2中由下至上的第2层中的NumPy包提供了多维数组结构，以及CPython、Numba、IPython等解释器。

3.Python复杂数据结构与数据可视化

图1-2中由下至上的第3层中的Pandas包、SciPy包在NumPy包的基础上构建了更复杂的数据结构；而Bokeh包、matplotlib包则可以对这些数据结构进行可视化。

4.Python数据挖掘与人工智能

图1-2中由下至上的第4层中是TensorFlow、Scikit-learn等机器学习包，可对在Pandas包、NumPy包的基础上构建的数据进行数据挖掘。

5.Python在特定领域的数据处理

图1-2中由下至上的第5层中是在其下层包的基础上构建的特定领域的数据处理包，如太阳数据处理包SunPy，神经影像数据处理包NIPY。