Python常見的數據分析庫有哪些

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常見的Python數據分析庫

Pandas

Pandas是一個開放源碼的Python庫，它使用強大的數據結構提供高性能的數據操作和分析工具。它的名字：Pandas是從Panel Data - 多維數據的計量經濟學(an Econometrics from Multidimensional data)。

在Pandas之前，Python主要用于數據遷移和準備。它對數據分析的貢獻更小。 Pandas解決了這個問題。使用Pandas可以完成數據處理和分析的五個典型步驟，而不管數據的來源 - 加載，準備，操作，模型和分析。Python Pandas用于廣泛的領域，包括金融，經濟，統計，分析等學術和商業領域。

Pandas的主要功能：

• 快速高效的DataFrame對象，具有默認和自定義的索引；

• 將數據從不同文件格式加載到內存中的數據對象的工具；

• 丟失數據的數據對齊和綜合處理。重組和擺動日期集；

• 基于標簽的切片，索引和大數據集的子集；

• 可以刪除或插入來自數據結構的列；

• 按數據分組進行聚合和轉換；

• 高性能合并和數據加入；

• 時間序列功能；

總的來說，Pandas比較適合用作數據的預處理和數據結構的處理。

NumPy

NumPy 是一個 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一個由多維數組對象和用于處理數組的例程集合組成的庫。

NumPy的主要功能：

• 快速高效的多維數組對象ndarray

• 用于對數組執行元素級計算以及直接對數組執行數學運算的函數

• 用于讀寫硬盤上基于數組的數據集的工具

• 線性代數運算、傅里葉變換，以及隨機數生成

• 用于將C、C++、Fortran代碼集成到python的工具

• 與線性代數有關的操作；

• NumPy 擁有線性代數和隨機數生成的內置函數；

總的來說，NumPy適合用于科學計算和機器學習等大型計算工程，甚至成了MatLab的優秀替代者。

SciPy

SciPy是一個開放源碼的BSD許可的數學，科學和工程庫。 SciPy庫依賴于NumPy，它提供了便捷且快速的N維數組操作。構建SciPy庫的主要原因是，它能與NumPy數組一起工作，并提供了許多用戶友好和高效的數字實踐，例如:數值積分和優化的例程。

Matplotlib

Matplotlib是一個Python 2D繪圖庫，可以生成各種硬拷貝格式和跨平臺交互式環境的出版物質量數據。Matplotlib可用于Python腳本，Python和IPython shell，Jupyter筆記本，Web應用程序服務器和四個圖形用戶界面工具包。

Matplotlib主要用于數據分析最后的數據可視化。當然目前有很Matplotlib的替代者，比如Pychart、echarts。

到此，關于“Python常見的數據分析庫有哪些”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！