这篇文章给大家分享的是有关python数据分析的工具有哪些的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧。
python可用于数据分析,但其单纯依赖python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的,需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。
<强> 1。熊猫
熊猫是Python强大,灵活的数据分析和探索工具,包含系列,DataFrame等高级数据结构和工具,安装熊猫可使Python中处理数据非常快速和简单。
熊猫是Python的一个数据分析包,熊猫最初被用作金融数据分析工具而开发出来,因此熊猫为时间序列分析提供了很好的支持。
熊猫是为了解决数据分析任务而创建的,熊猫纳入了大量的库和一些标准的数据模型,提供了高效的操作大型数据集所需要的工具.Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法.Pandas包含了高级数据结构,以及让数据分析变得快速,简单的工具。它建立在Numpy之上,使得Numpy应用变得简单。
<强> 2。Numpy
Python没有提供数组功能,Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy,熊猫等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库,且其数据类型对Python数据分析十分有用。
<强> 3。Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库,是主要用于绘制数据图表的Python库,提供了绘制各类可视化图形的命令字库,简单的接口,可以方便用户轻松掌握图形的格式,绘制各类可视化图形。
<强> 4。SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合,包含的功能有最优化,线性代数,积分,插值,拟合,特殊函数,快速傅里叶变换,信号处理和图像处理,常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等,这些对数据分析和挖掘十分有用。
SciPy是一款方便,易于使用,专门为科学和工程设计的Python包,它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等.Scipy依赖于Numpy,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如数值积分和优化。
<强> 5。Keras
Keras是深度学习库,人工神经网络和深度学习模型,基于Theano之上,依赖于Numpy和Scipy,利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型,如语言处理,图像识别,自编码器,循环神经网络,递归审计网络,卷积神经网络等。
<强> 6。Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包,提供了完善的机器学习工具箱,支持数据预处理,分类,回归,聚类,预测和模型分析等强大机器学习库,其依赖于Numpy, Scipy和Matplotlib等。
Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块,基于BSD开源许可证。
Scikit-Learn的安装需要Numpy Scopy Matplotlib等模块,Scikit-Learn的主要功能分为六个部分,分类,回归,聚类,数据降维,模型选择,数据预处理。
<强> 7。Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具,具有URL读取,HTML解析,存储数据等功能,可以使用扭曲的异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。
<强> 8。Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库,常用于处理语言方面的任务,支持TF-IDF, LSA, LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务的API接口。
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