读书报告

一、NumPy：高性能科学计算基础库

1. 核心功能与基本用法
   NumPy 的核心是多维数组ndarray，提供高效的数值运算能力
2. 解决实际问题：线性方程组求解
   NumPy 的线性代数模块linalg可以求解线性方程组
   二、SciPy：科学计算工具箱
3. 核心功能与基本用法
   SciPy 基于 NumPy，提供了更多科学计算功能，如优化、积分、插值等。
4. 图像处理应用：图像滤波
   SciPy 的ndimage模块可用于图像处理，如高斯滤波：
   三、Pandas：数据分析与处理
5. 核心功能与基本用法
   Pandas 提供了Series和DataFrame两种核心数据结构，适合处理结构化数据。
6. 解决实际问题：数据清洗与分析
   假设有一个包含缺失值的数据集，我们可以使用 Pandas 进行清洗和分析：
   四、Matplotlib：数据可视化
7. 核心功能与基本用法
   Matplotlib 是 Python 最流行的可视化库，提供了类似 MATLAB 的绘图接口。
8. 图像处理应用：直方图与图像增强
   通过学习这四个 Python 库，我掌握了数据分析与可视化的基本技能：

NumPy 提供的多维数组和高效运算为科学计算打下基础
SciPy 扩展了更多科学算法，尤其在优化和图像处理方面表现出色
Pandas 让数据清洗、处理和分析变得简单直观
Matplotlib 则能够将数据以各种图表形式可视化展示