聚類分析Cluster
（1）聚類分析主要使用kmeans算法，kmeans算法的主要有兩個步驟：①隨機定義K個數據點爲聚類中心，並根據觀測數據到K個數據點的距離將所有的觀測數據分配給這K個聚類中心；②調整K個聚類中心的位置到分配給它們的觀測數據的均值位置。③重複以上兩步，直到聚類中心的位置不再改變，或者滿足給定條件。
（2）在python中使用scipy.cluster.vq給定的kmeans和vq函數可以計算聚類中心，以及觀測數據所屬的聚類中心。
Matplotlib繪圖基礎
（1）Matplotlib繪圖是最著名的python繪圖庫，主要用於二維繪圖。
（2）matplotlib的優點有：①畫圖質量高；②方便快捷的繪圖模塊。（3）繪圖API–pyplot模塊，這個API提供了一套跟matlab很像的繪圖函數。
（4）集成庫–pylab模塊（包含Numpy和pyplot中的常用函數）。
Matplotlib圖像屬性控制
（1）在繪圖時，在繪圖的函數中設置相應的參數可以控制圖像屬性。
（2）繪圖顏色和線條類型和樣式可以更改。
（3）加標題：圖title，橫軸xlabel，縱軸ylabel。
（4）使用figure方法以及其中的figsize和dpi參數修改圖的大小和精度。
（5）可以設置plot方法中的color，linestyle，linewidth，label，marker參數來設置相應的樣式。
（6）通過legend方法來設置圖例，例如設置其中的loc參數指定圖例的位置。
（7）使用subplot方法來在一個圖中畫多個子圖，同時通過figure函數來確定繪圖區域。
（8）也可以通過axes([left, bottom, width, height])方法來畫子圖，參數範圍爲(0, 1)，這樣可以話圖中圖。
pandas作圖
（1）pandas整合matplotlib的相關功能可以實現基於Series和DataFrame的某些繪圖功能。
（2）pandas可以直接對Series和DataFrame進行繪圖，也就是說Series和DataFrame對象中含有plot方法。然後可以通過pyplot中的方法來設置由pandas繪出來圖的其它參數。
（3）pandas控制圖像形式，在plot方法中設置kind參數可以設置線條類型，還能通過color參數設置線條顏色，通過marker設置線條類型樣式，通過label參數設置圖例。還能畫出概率分佈圖！
數據存取
（1）csv格式數據存取，使用to_csv方法可以將數據寫到指定路徑名字的csv文件。相反，從csv文件讀使用read_csv方法。
（2）csv其實就是“逗號分割值”的三個英文的縮寫，表明了數據在csv文件中的存儲形式。
（3）xls格式數據存取，使用to_excel函數存儲，使用read_excel函數讀取。在存儲時還能通過sheet_name參數設置表格名。
Python的理工類應用
（1）簡單的三角函數計算。
（2）一組數據的傅里葉變換，使用到scipy中的fft方法。
（3）例如，Biopython用於生物學。
Python的人文社科類應用
（1）自然語言處理。