用Python做數據分析的工具有哪些

本篇內容介紹了“用Python做數據分析的工具有哪些”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

1. Numpy

官網：http://www.numpy.org/

Numpy庫是Python數值計算的基石。它提供了多種數據結構、算法以及大部分涉及Python數值計算所需的接口。主要包括以下內容：

• 快速、高效的多維數組對象ndarray

• 基于元素的數組計算或者數組間的數學操作函數

• 用于讀寫硬盤中基于數組的數據集的工具

• 線性代數操作、傅里葉變換以及隨機數生成

• 成熟的C語言API，拓展代碼

2. Scipy

官網：https://www.scipy.org/

這個庫是Python科學計算領域內針對不同標準問題域的包集合，主要包括以下內容：

• integrate:數值積分例程和微分方程求解器

• linalg：線性代數例程和基于numpy.linalg的矩陣分解

• optimize：函數優化器和求根算法

• signal:信號處理工具

• sparse:稀疏矩陣與稀疏線性系統求解器

• special：SPECFUN的包裝其

• stats：標準的連續和離散概率分布

Scipy與Numpy一起為很多傳統科學計算應用提供了一個合理、完整、成熟的科學計算基礎。

3. Pandas

官網： http://pandas.pydata.org/

Pandas提供了高級數據結構和函數，使得利用結構化、表格化數據的工作快速、簡單、有表現力。Pandas將表格和關系型數據庫的靈活數據操作能力與Numpy的高性能數組計算的理解相結合。提供復雜的索引函數，使得數據的重組、切塊、切片、聚合、子集選擇更為簡單。Pandas是數據分析和處理工作中，實際使用占比最多的工具，使用頻率最高，也是本教程的主要介紹內容。 

4. matplotlib

官網：https://matplotlib.org/

matplotlib是最流行的用于制圖以及其它數據可視化的Python庫。在基于Python的數據可視化工作中，這個庫是行業默認選擇，雖然也有其它可視化庫，但matplotlib依然是使用最為廣泛，并且與生態系統的其它庫良好整合。

此工具是本教材主要介紹內容之一，實際上，學會了這個工具，其它可視化庫，甚至Matlab繪圖，基本套路都是類似的，可以一通百通。

5. Jupyter notebook

官網：https://jupyter.org/

基于Python的交互式編程環境有IPython、IPython notebook以及Jupyter notebook。但如果對于數據分析、處理、機器學習等相關工作，我強烈推薦基于web的Jupyter notebook。

這個代碼測試、開發、編輯、文字工具，真的是誰用誰知道，并且也是本教程的主要內容之一，吐血推薦！

6. scikit-learn

官網：https://scikit-learn.org/stable/

如果說基于Python的機器學習，那么首推必須是scikit-learn庫，屬于必學工具！它主要包括以下子模塊：

• 分類：SVM、最近鄰、隨機森林、邏輯回歸等

• 回歸：Lasso、嶺回歸等

• 聚類：k-means、譜聚類等

• 降維：PCA、特征選擇、矩陣分解等

• 模型選擇：網格搜索、交叉驗證、指標矩陣等

• 預處理：特征提取、正態化

• 其它有用的工具和數據集

“用Python做數據分析的工具有哪些”的內容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站，小編將為大家輸出更多高質量的實用文章！