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随着python编程开发技术的兴起，越来越多的关于python编程的数据库等内容发生了变化。今天，我们就一起来了解一下，python编程语言中的这些数据库都有哪些改变。
1. NumPy(提交：17911，贡献者：641)
一般我们会将科学领域的库作为清单打头，NumPy是该领域的主要软件库之一。它旨在处理大型的多维数组和矩阵，并提供了很多高级的数学函数和方法，因此可以用它来执行各种操作。
在过去一年，开发团队对该库进行了大量改进。除了错误修复和解决兼容性问题之外，关键的变更还包括样式改进，即NumPy对象的打印格式。此外，一些函数现在可以处理任意编码的文件，只要这些编码受Python支持。
2. SciPy(提交：19150，贡献者：608)
另一个科学计算核心库SciPy，基于NumPy而构建，并扩展了NumPy的功能。SciPy的主要数据结构是多维数组，使用Numpy实现。该库提供了一些用于解决线性代数、概率论、积分计算等任务的工具。
SciPy通过与不同的操作系统进行持续集成的方式带来了重大改进，比如新的函数和方法，更重要的是——新的优化器。此外，开发团队对很多新的BLAS和LAPACK函数进行了包装。
3.Pandas(提交：17144，贡献者：1165)
Pandas是一个Python库，提供了高级的数据结构和各种分析工具。该库的一大特色是能够将相当复杂的数据操作转换为一两个命令。Pandas提供了很多内置的方法，用于分组、过滤和组合数据，还提供了时间序列功能。所有这些方法的执行速度都很快。
新发布的pandas库还提供了数百个新特性、功能增强、错误修复和API变更。这些改进与Pandas对数据进行分组和排序的能力有关，支持自定义类型操作。
4. StatsModels(提交：10067，贡献者：153)
Statsmodels是一个Python模块，为统计数据分析提供了很多可能性，例如统计模型估计、运行统计测试等。你可以借助它来实现很多机器学习方法，并探索不同的绘图可能性。
该库在不断演化，带来了更多的可能性。今年带来了时间序列改进和新的计数模型GeneralizedPoisson、零膨胀模型和NegativeBinomialP，以及新的多变量方法因子分析、MANOVA和ANOVA的重复测量。
作者：ActiveWizards
译者：无明
节选：infoq
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。
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