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分享一下Python数据分析常用的8款工具

发布时间:2020-05-20 03:28:58  作者:本站编辑  来源:本站原创  浏览次数:

摘要:这篇Python开发技术栏目下的“分享一下Python数据分析常用的8款工具”,介绍的技术点是“Python数据分析、Python、数据分析、常用、数据、分享”,希望对大家开发技术学习和问题解决有帮助。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,这里就为大家分享几个不错的数据分析工具,需要的朋友可以参考下

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,以下是千锋武汉Python培训老师对该第三方扩展库的简要介绍:

1. 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。

Pandas是Python的一个数据分析包,Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

Pandas是为了解决数据分析任务而创建的,Pandas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Pandas更容易处理丢失数据。
合并流行数据库(如:基于SQL的数据库)
Pandas是进行数据清晰/整理的最好工具。

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、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。

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:

  • 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。
  • 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。
  • 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。

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。

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Pandas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)。

5. 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。

6. 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。

Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块,基于BSD开源许可证。
Scikit-Learn的安装需要Numpy Scopy Matplotlib等模块,Scikit-Learn的主要功能分为六个部分,分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。

Scikit-Learn自带一些经典的数据集,比如用于分类的iris和digits数据集,还有用于回归分析的boston house prices数据集。该数据集是一种字典结构,数据存储在.data成员中,输出标签存储在.target成员中。Scikit-Learn建立在Scipy之上,提供了一套常用的机器学习算法,通过一个统一的接口来使用,Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法。
Scikit-Learn还有一些库,比如: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。

7. 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。

8. 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。

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!

文章关键词: Python数据分析 Python 数据分析 常用 数据 分享

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