介绍一些Python数据分析工具

大数据时代的来临,Python作为常用数据处理工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,因为Python具有较高的开发效率和可维护性,同时还具有较强的通用性和跨平台性。Python在数据分析这一块,如果单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析,还是具有一定的局限性的,这时我们就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,以下对这些第三方扩展库做个简单介绍:

1. Numpy

NumPy系统是Python的一种开源的数字扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。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, pandas 是基于NumPy 的一种工具,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一,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。

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