Python五大数据分析工具包

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所属分类:数据分析

Matplotlib 
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。

Numpy
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。

 

Pandas

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。

Scikit-Learn
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。

Scipy 
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)。

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    • ag

      哪些 Python 库让你相见恨晚?
      https://www.zhihu.com/question/24590883

      • ag

        matplotlib绘图总结
        http://www.cnblogs.com/nxld/p/7435930.html