python數(shù)據(jù)分析的工具有哪些

這篇文章給大家分享的是有關(guān)python數(shù)據(jù)分析的工具有哪些的內(nèi)容。小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司-專業(yè)網(wǎng)站定制、快速模板網(wǎng)站建設(shè)、高性價(jià)比南康網(wǎng)站開(kāi)發(fā)、企業(yè)建站全套包干低至880元,成熟完善的模板庫(kù),直接使用。一站式南康網(wǎng)站制作公司更省心,省錢(qián),快速模板網(wǎng)站建設(shè)找我們，業(yè)務(wù)覆蓋南康地區(qū)。費(fèi)用合理售后完善，十載實(shí)體公司更值得信賴。

Python可用于數(shù)據(jù)分析，但其單純依賴Python本身自帶的庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析還是具有一定的局限性的，需要安裝第三方擴(kuò)展庫(kù)來(lái)增強(qiáng)分析和挖掘能力。

1. Pandas

Pandas是Python強(qiáng)大、靈活的數(shù)據(jù)分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具，安裝Pandas可使Python中處理數(shù)據(jù)非常快速和簡(jiǎn)單。

Pandas是Python的一個(gè)數(shù)據(jù)分析包，Pandas最初被用作金融數(shù)據(jù)分析工具而開(kāi)發(fā)出來(lái)，因此Pandas為時(shí)間序列分析提供了很好的支持。

Pandas是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的，Pandas納入了大量的庫(kù)和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效的操作大型數(shù)據(jù)集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。Pandas包含了高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及讓數(shù)據(jù)分析變得快速、簡(jiǎn)單的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy應(yīng)用變得簡(jiǎn)單。

2. Numpy

Python沒(méi)有提供數(shù)組功能，Numpy可以提供數(shù)組支持以及相應(yīng)的高效處理函數(shù)，是Python數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，也是SciPy、Pandas等數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計(jì)算庫(kù)最基本的函數(shù)功能庫(kù)，且其數(shù)據(jù)類型對(duì)Python數(shù)據(jù)分析十分有用。

3. Matplotlib

Matplotlib是強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具和作圖庫(kù)，是主要用于繪制數(shù)據(jù)圖表的Python庫(kù)，提供了繪制各類可視化圖形的命令字庫(kù)、簡(jiǎn)單的接口，可以方便用戶輕松掌握?qǐng)D形的格式，繪制各類可視化圖形。

4. SciPy

SciPy是一組專門(mén)解決科學(xué)計(jì)算中各種標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題域的包的集合，包含的功能有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、擬合、特殊函數(shù)、快速傅里葉變換、信號(hào)處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與工程中常用的計(jì)算等，這些對(duì)數(shù)據(jù)分析和挖掘十分有用。

Scipy是一款方便、易于使用、專門(mén)為科學(xué)和工程設(shè)計(jì)的Python包，它包括統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化、整合、線性代數(shù)模塊、傅里葉變換、信號(hào)和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴于Numpy，并提供許多對(duì)用戶友好的和有效的數(shù)值例程，如數(shù)值積分和優(yōu)化。

5. Keras

Keras是深度學(xué)習(xí)庫(kù)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型，基于Theano之上，依賴于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和各種深度學(xué)習(xí)模型，如語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸審計(jì)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn是Python常用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包，提供了完善的機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱，支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、分類、回歸、聚類、預(yù)測(cè)和模型分析等強(qiáng)大機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，其依賴于Numpy、Scipy和Matplotlib等。

Scikit-Learn是基于Python機(jī)器學(xué)習(xí)的模塊，基于BSD開(kāi)源許可證。
Scikit-Learn的安裝需要Numpy Scopy Matplotlib等模塊，Scikit-Learn的主要功能分為六個(gè)部分，分類、回歸、聚類、數(shù)據(jù)降維、模型選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理。

7. Scrapy

Scrapy是專門(mén)為爬蟲(chóng)而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)等功能，可以使用Twisted異步網(wǎng)絡(luò)庫(kù)來(lái)處理網(wǎng)絡(luò)通訊，架構(gòu)清晰，且包含了各種中間件接口，可以靈活的完成各種需求。

8. Gensim

Gensim是用來(lái)做文本主題模型的庫(kù)，常用于處理語(yǔ)言方面的任務(wù)，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內(nèi)的多種主題模型算法，支持流式訓(xùn)練，并提供了諸如相似度計(jì)算、信息檢索等一些常用任務(wù)的API接口。

感謝各位的閱讀！關(guān)于python數(shù)據(jù)分析的工具有哪些就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

本文題目：python數(shù)據(jù)分析的工具有哪些
網(wǎng)頁(yè)路徑：http://muchs.cn/article32/jephpc.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供做網(wǎng)站、微信小程序、搜索引擎優(yōu)化、軟件開(kāi)發(fā)、全網(wǎng)營(yíng)銷推廣、網(wǎng)站維護(hù)

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源： 創(chuàng)新互聯(lián)