乾貨分享 Python資料分析工具

2021-10-19 06:53:58 字數 1717 閱讀 8014

隨著大資料時代的到來,python作為一種常用的資料處理工具,可以處理從幾k到幾t數量級的資料,因為python具有很高的開發效率和可維護性,同時還具有很強的通用性和跨平台性。python在資料分析方面有一定的侷限性,如果僅僅依靠python自帶的庫進行資料分析,那麼我們需要安裝第三方擴充套件庫來增強分析挖掘的能力。

python資料分析要安裝的第三方擴充套件庫包括numpy、panases、scipy、matplotlib、scikit-learn、keras、gensim、scratch等。以下是對這些第三方擴充套件庫的簡要介紹:

1.numpy.

numpy系統是python的開源數字擴充套件。這個工具可以用來儲存和處理大型矩陣,比python的nestedliststructure(也可以用來表示矩陣)效率高很多。據說numpy把python變成了乙個免費的、更強大的matlab系統。python不提供陣列函式。numpy可以提供陣列支援和相應的高效處理功能,是python資料分析的基礎,也是scipy、熊貓等資料處理和科學計算庫最基本的函式庫,其資料型別對python資料分析非常有用。

2.熊貓.

熊貓是python中強大而靈活的資料分析和探索工具。熊貓是基於numpy的工具。是python成為強大高效的資料分析環境的重要因素之一。它包括高階資料結構和工具,如系列和資料框架。安裝熊貓可以讓python中的資料處理非常快速簡單。

3.scipy.

scipy是專門為解決科學計算中各種標準問題領域而設計的一套軟體包,包括優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函式、快速傅利葉變換、訊號處理和影象處理、常微分方程求解以及其他科學與工程中常用的計算等功能。這些對於資料分析和挖掘非常有用。

4.matplotlib.

matplotlib是乙個強大的資料視覺化工具和庫。它是乙個python庫,主要用於繪製資料圖表。它提供了命令字型檔和繪製各種視覺化圖形的簡單介面,方便使用者掌握圖形的格式,繪製各種視覺化圖形。

5.科學工具包-學習.

scikit-learn是python中常用的機器學習工具包,提供完整的機器學習工具箱,支援資料預處理、分類、回歸、聚類、**、模型分析等強大的機器學習庫,依託numpy、scipy、matplotlib。

6.keras.

keras是乙個深度學習庫、人工神經網路和深度學習模型,它基於anano,依賴numpy和scipy。它可以用來構建常見的神經網路和各種深度學習模型,如語言處理、影象識別、自編碼、迴圈神經網路、遞迴審計網路、卷積神經網路等。

7.gensim.

gensim是乙個用作文字主題模型的庫,常用於處理語言任務。它支援多種主題模型演算法,如tf-idf、lsa、lda和word2vec,支援流訓練,並為一些常見任務(如相似度計算和資訊檢索)提供api介面。

8.好鬥.

scrapy是專門為爬蟲建立的工具,具有url讀取、html解析、資料儲存等功能。可以使用twisted非同步網路庫處理網路通訊,架構清晰,中介軟體介面多樣,可以靈活滿足各種需求。

以上是對python資料分析常用工具的簡單介紹。有興趣的話可以深入學習相關的使用方法。芝麻http為您提供了安全、穩定、高效、便捷的爬蟲**ip服務。在提供**ip資源的同時,您還可以設定不同型別的http**,並設定諸如重複刪除等標準。簡單來說,芝麻http就像乙個中間橋梁,可以根據使用者需求設定http**型別,幫助你持續獲取行業資料,在「大資料」時代取得勝利。

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