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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、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等以下是对该第三方扩展库的简要介绍
1. 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、Pandas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。
2. Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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Twisted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。
以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍有兴趣的可以深入学习研究一下相关使用方法
