知乎上有个热门问题，问numpy、scipy、pandas这三个库有什么区别？比如pandas类似于Excel软件，scipy就像Excel中的函数算法包，numpy就像构建Excel逻辑的底层语句。所以pandas擅长数据处理，scipy精通数学计算，而numpy是构建pandas和scipy的基础库。我们知道numpy是通过N维数组来实现数据的快速计算和处理的。它也是Python中许多数据科学库的依赖项，包括pandas和scipy。并且numpy本身不依赖于任何其他Python包，仅依赖于加速线性代数库，通常是IntelMKL或OpenBLAS。Pandas是python数据处理的核心库。它提供了极其丰富的基于数组形式的数据操作，比excel还要好。它可以对各种数据进行合并、重塑、选择等操作，以及数据清洗和数据处理功能，被广泛应用于学术、金融、统计等各种数据分析领域。一般来说，学习python数据分析，只要把pandas学透，加上一些numpy、scipy、matplotlib等库辅助即可。scipy是数学、科学和工程中常用的软件包，用于处理优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅立叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等。它包括优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解以及其他科学和工程中常用的计算模块。scipy中的主要计算模块：scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器scipy.linalg：numpy.linalg提供的扩展线性代数例程和矩阵分解函数scipy.optimize：函数优化器（最小化scipy.signal：信号处理工具scipy.sparse：稀疏矩阵和系数线性系统求解器scipy.special：SPECFUN（这是一个Fortran库，实现了许多常用的数学函数（例如伽玛函数））scipy.stats的包装器：标准的连续和离散概率分布,各种统计测试方法，以及更好的描述性统计scipy.weave:atoolacceleratearraycalculationswithinlineC++code综上所述，pandas和scipy都是基于numpy数组的数据工具，三者协同工作可以高效解决很多问题，并已广泛应用于金融、金融、天文、生物、气象和气候等多个领域，以及m材料。
