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在下面这段代码中，“import support”表示导入support.py模块，“support.print_func(“Zara”)”表示调用support中的print函数并传入变量 “Zara” 作为参数。
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#!/usr/bin/python#-*- coding: UTF-8-*-# 导入模块import support# 现在可以调用模块里包含的函数了support.print_func(“Zara”)
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以下是导入模块的另一种写法，区别是它能够导入一个模块的一部分而非全部模块代码。这里是从fib模块中只导入Fibonacci函数。
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from fib import Fibonacci
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A.4.8 小结
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以上介绍了Python语言的基本语法。如果读者对强大的Python所支持的其他内容感兴趣，可以找一些专门介绍Python的资料来学习。
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在本书所列举的示例代码中，涉及的库如下。
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（1）NumPy
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NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展库。它提供了许多高级的数值编程工具，例如矩阵数据类型、矢量处理及精密的运算库。NumPy为进行严格的数字处理而生，多为大型金融公司及核心科学计算组织使用，例如Lawrence Livermore、NASA（用它处理一些本来使用C++、Fortran或Matlab等处理的任务）。
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（2）matplotlib
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matplotlib是一个专业的绘图工具库，官方网址为http://matplotlib.org/。它调用简单，使用非常方便，是配合Python进行数据挖掘和报表制作的利器。
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（3）SciPy
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SciPy是一款专为科学和工程设计的方便易用的Python工具包。它提供的内容很丰富，包括文件输入/输出、特殊函数、线性代数运算、快速傅里叶变换、统计与随机、微分和积分、图像处理等诸多封装内容。
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SciPy的官方网址为http://www.scipy.org/。
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（4）Scikit-learn
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Scikit-learn是最著名的Python机器学习库之一，在A.5节会对其进行详细的介绍。
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数据科学家养成手册 A.5 Scikit-learn库简介
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如果在进行数据分析的过程中需要用到机器学习算法的话，Scikit-learn库是一个不错的选择。
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Python的开源社区非常活跃，也有很多和Java等开源语言一样的框架和库体系，其中Scikit-learn（后文简写成“sklearn”）是最著名的Python机器学习库之一，其官方网址为http:// scikit-learn.org/stable/。
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sklearn基于BSD开源许可证，由David Cournapeau于2007年发起，目前由社区志愿者维护。经过多年的积累，整个项目的内容已经相当丰富，目前最新的稳定版是0.17。sklearn用户手册的内容也很友好，覆盖全面，包括有监督的学习（分类）、无监督的学习（聚类）、模型选择与评价、数据集转换、数据集提取应用（数据示例下载）、大规模计算策略和计算效率7个部分。
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本书中的机器学习算法大多使用sklearn库实现，主要涉及Supervised learning和Unsupervised learning两部分，相信它能帮助我们在实际应用中提高生产效率。
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在使用sklearn库之前，请确认Python已经安装。安装Python的方法不止一种，在这里只介绍使用yum安装Python的方式。
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在A.4.1节介绍过，按照默认方式安装CentOS 7以后，Python已经被正确安装（如果能正确提示Python的版本，则表示Python已被正确安装）。如果发现Python未被正确安装，可以使用CentOS自带的包管理工具yum进行安装，方法如下。
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