天津专业网站制作设计,深圳 网站 传播,江门网站推广多少钱,清理大师在下载了pycharm软件以及通过前两篇文章#xff0c;配置了相应的模块包之后#xff0c;那就开始对常用的模块的学习#xff0c;以便后期利用这些模块对数据做模型化处理。 如果你已经决定把Python作为你的编程语言#xff0c;那么#xff0c;你脑海中的下一个问题会是配置了相应的模块包之后那就开始对常用的模块的学习以便后期利用这些模块对数据做模型化处理。 如果你已经决定把Python作为你的编程语言那么你脑海中的下一个问题会是“进行数据分析有哪些Python库可用”
Python有很多库可用来进行数据分析。但不必担心你不需要学习所有那些可用库。你只须了解5个Python库就可以完成绝大多数数据分析任务。下面逐一简单介绍这5个库并提供你一些最好的教程来学习它们。
1.Numpy 对于科学计算它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能 1. N维数组一种快速、高效使用内存的多维数组它提供矢量化数学运算 。 2. 你可以不需要使用循环就对整个数组内的数据行标准数学运算。 3. 非常便于传送数据到用低级语言如C或C编写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有了对NumPy数组和面向数组的计算的理解能帮助你更有效地使用像Pandas之类的工具。 教程 1. Scipy.org提供了Numpy库的简要说明 http://scipy.org/ 2. 这个教程棒极了完全注重于Numpy的可用性 2.Scipy Scipy库依赖于NumPy它提供便捷和快速的N维向量数组操作。SciPy库的建立就是和NumPy数组一起工作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。SciPy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。 教程 我找不到比Scipy.org更好的教程了它学习Scipy的最佳教程 3.Pandas Pandas包含高级数据结构以及和让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在NumPy之上使以NumPy为中心的应用变得简单。 1. 带有坐标轴的数据结构支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据没有对齐以及处理不同来源的、采用不同索引的数据而产生的常见错误。 2. 使用Pandas更容易处理缺失数据。 3. 合并流行数据库如基于SQL的数据库中能找到 的关系操作。 Pandas是进行数据清洗/整理data munging的最好工具。 教程 1. Pandas快速入门 2. Alfred Essa有一系列关于Pandas的视频这些视频应该会让你很好地了解基本概念。 http://alfredessa.com/data-analysis-tutorial/2-pandas-library/
3. 还有不可错过Shane Neeley提供的教程视频它全面介绍了Numpy, Scipy和Matplotlib Matplotlib Matlplotlib是Python的一个可视化模块。它让你方便地制作线条图、饼图、柱状图以及其它专业图形。使用Matplotlib你可以定制所做图表的任一方面。在IPython中使用时Matplotlib有一些互动功能如缩放和平移。它支持所有的操作系统下不同的GUI后端back ends并且可以将图形输出为常见地矢量图和图形格式如PDF、SVG、JPG、PNG、BMP和GIF等。 教程 1. ShowMeDo网站上有一个关于很好地教程 2. 推荐这本书Packt出版社的操作宝典对于初学者来说这本书真是极棒的 5.Scikit-learn Scikit-learn是一个用于机器学习的Python模块。它建立在Scipy之上提供了一套常用机器学习算法让使用者通过一个统一的接口来使用。Scikit-learn有助于你迅速地在你的数据集上实现流行的算法。 看一下Scikit-learn中提供的算法列表你就会马上意识到它包含了许多用于标准机器学习任务的工具如聚类、分类和回归等。 教程 1. Scikit-learn入门 2. 来自于Scikit-learn.org的教程
结束语还有其它一些库如用于自然语言处理的Nltk用于网站数据抓取的Scrappy 用于网络挖掘的Pattern 用于深度学习的Theano等。
但是如果你正开始学习Python我建议你首先熟悉这5个库。 我说过这些教程都非常适合初学者。不过在学习这些教程前先要熟悉Python语言的基本编程知识。
