Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性.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。
Python数据分析需要安装的第三方扩展库有:Numpy,大熊猫,SciPy, Matplotlib, Scikit-Learn, Keras, Gensim, Scrapy等,以下是千锋武汉Python培训老师对该第三方扩展库的简要介绍:
<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。
带有坐标轴的数据结构,支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据结构没有对齐,以及处理不同来源,采用不同索引的数据而产生的常见错误。
使用熊猫更容易处理丢失数据。
合并流行数据库(如:基于SQL的数据库)
熊猫是进行数据清晰/整理的最好工具。
<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。
Numpy提供了两种基本的对象:ndarray和ufunc.ndarray是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc是能够对数组进行处理的函数.Numpy的功能:
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<李> N维数组,一种快速、高效使用内存的多维数组,他提供矢量化数学运算。
<李>可以不需要使用循环,就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。
<李>非常便于传送数据到用低级语言编写(C/c++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。
Numpy不提供高级数据分析功能,但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算。
<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。
Matplotlib是Python的一个可视化模块,他能方便的只做线条图,饼图,柱状图以及其他专业图形。
使用Matplotlib,可以定制所做图表的任一方面。他支持所有操作系统下不同的GUI后端,并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试,如PDF SVG JPG PNG BMP GIF。通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。
Matplotlib是基于Numpy的一套Python包,这个包提供了吩咐的数据绘图工具,主要用于绘制一些统计图形。
Matplotlib有一套允许定制各种属性的默认设置,可以控制Matplotlib中的每一个默认属性:图像大小,每英寸点数,线宽,色彩和样式,子图,坐标轴,网个属性,文字和文字属性。
<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。
Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy;有着绘图工具包Matplotlib;有着科学计算工具包Scipy。
Python能直接处理数据,而熊猫几乎可以像SQL那样对数据进行控制.Matplotlib能够对数据和记过进行可视化,快速理解数据.Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持,Theano提供了升读学习框架(还可以使用CPU加速)。
