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Python中常用的數據分析工具(模塊)有哪些?

更新時間:2020年11月27日18時37分 來源:傳智教育 瀏覽次數:

Python本身的數據分析功能并不強,需要安裝一些第三方的擴展庫來增強它的能力。我們課程用到的庫包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、NLTK等,接下來將針對相關庫做一個簡單的介紹,方便后面章節的學習。

在Python中,常用的數據分析庫主要有以下幾種:

1、NumPy庫

NumPy是Python開源的數值計算擴展工具,它提供了Python對多維數組的支持,能夠支持高級的維度數組與矩陣運算。此外,針對數組運算也提供了大量的數學函數庫。NumPy是大部分Python科學計算的基礎,它具有以下功能:

(1) 快速高效的多維數據對象ndarray。

(2) 高性能科學計算和數據分析的基礎包。

(3) 多維數組(矩陣)具有矢量運算能力,快速、節省空間。

(4) 矩陣運算。無需循環,可完成類似Matlab中的矢量運算。

(5) 線性代數、隨機數生成以及傅里葉變換功能。

2、Pandas庫

Pandas是一個基于NumPy的數據分析包,它是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數據模型,提供了高效地操作大型數據集所需要的函數和方法,使用戶能快速便捷地處理數據。

Pandas作為強大而高效的數據分析環境中的重要因素之一,具有以下特點:

(1) 一個快速高效的DataFrame對象,具有默認和自定義的索引。

(2) 用于在內存數據結構和不同文件格式中讀取和寫入數據,比如CSV和文本文件、 Excel文件及SQL數據庫。

(3) 智能數據對齊和缺失數據的集成處理。

(4) 基于標簽的切片、花式索引和大數據集的子集。

(5) 可以刪除或插入來自數據結構的列。

(6) 按數據分組進行聚合和轉換。

(7) 高性能的數據合并和連接。

(8) 時間序列功能。

Python與Pandas在各種學術和商業領域中都有應用,包括金融、神經科學、經濟學、統計學、廣告、網絡分析等。

3、Matplotlib庫

Matplotlib是一個用在 Python中繪制數組的2D 圖形庫,雖然它起源于模仿MATLAB圖形命令,但它獨立于MATLAB,可以通過Pythonic和面向對象的方式使用,是Python中最出色的繪圖庫。

Matplotlib主要用純Python語言進行編寫,但它大量使用NumPy 和其他擴展代碼,即使對大型數組也能提供良好的性能。

4、Seaborn庫

Seaborn是Python中基于Matplotlib的數據可視化工具,它提供了很多高層封裝的函數,幫助數據分析人員快速繪制美觀的數據圖形,從而避免了許多額外的參數配置問題。

注意:

上面介紹的這些庫都已經在安裝Anaconda時進行了下載,后期可以直接使用import導入使用。

5、NLTK庫

NLTK被稱為“使用Python進行教學和計算語言學工作的絕佳工具”,以及“用自然語言進行游戲的神奇圖書館”。

NLTK是一個領先的平臺,用于構建使用人類語言數據的Python程序,它為超過50個語料庫和詞匯資源(如WordNet)提供了易于使用的接口,還提供了一套文本處理庫,用于分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論論壇。


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