Python データ分析によく使用される 8 つのツールを共有する

Python は、数 K から数テラバイトまでの規模のデータを処理することができ、高い汎用性とクロスプラットフォーム性を備えています。優れたデータ分析ツールがいくつかありますので、必要な方は参考にしてください

Python は、数 K から数 TB のデータを処理でき、高い開発効率と保守性を備えています。強力な汎用性とクロスプラットフォームを備えています。 Python はデータ分析に使用できますが、データ分析に Python 独自のライブラリのみに依存するには一定の制限があり、分析とマイニングの機能を強化するにはサードパーティの拡張ライブラリをインストールする必要があります。

Python データ分析のためにインストールする必要があるサードパーティの拡張ライブラリは、Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy などです。以下はサードパーティの拡張機能です。 Qianfeng Wuhan Python トレーニング教師が提供するライブラリ 簡単な紹介:

1. Pandas

Pandas は、Python 用の強力で柔軟なデータ分析および探索ツールです。これには、Series や DataFrame などの高度なデータ構造とツールが含まれています。 Python でのデータ処理を非常に高速かつ簡単に行うことができます。

Pandas は Python のデータ分析パッケージです。Pandas はもともと財務データ分析ツールとして開発されたため、時系列分析を適切にサポートします。

Pandas は、データ分析タスクを解決するために作成され、多数のライブラリといくつかの標準データ モデルを組み込んで、大規模なデータ セットを効率的に操作するために必要なツールを提供します。 Pandas は、データを迅速かつ便利に処理するための関数とメソッドを多数提供します。 Pandas には、データ分析を迅速かつ簡単に行うための高度なデータ構造とツールが含まれています。 Numpy 上に構築されているため、Numpy アプリケーションが簡単になります。

座標軸を備えたデータ構造。自動または明示的なデータ配置をサポートします。これにより、データ構造の不整合や、異なるインデックスを使用した異なるソースからのデータの処理によって引き起こされる一般的なエラーが防止されます。

Pandas を使用すると、欠落データの処理が簡単になります。
一般的なデータベース (SQL ベースのデータベースなど) をマージします
Pandas は、データの明確化/整理に最適なツールです。

2. Numpy

Python は配列関数を提供しません。Numpy は、Python データ分析の基礎であり、SciPy などの科学技術計算ライブラリーの最も基本的な機能です。および Pandas ライブラリとそのデータ型は Python データ分析に非常に役立ちます。

Numpy は、ndarray と ufunc という 2 つの基本オブジェクトを提供します。 ndarray は単一のデータ型を格納する多次元配列であり、ufunc は配列を処理できる関数です。 Numpy の機能:

• N 次元配列、メモリを迅速かつ効率的に使用する多次元配列。ベクトル化された数学演算を提供します。

• ループを使用せずに、配列全体のデータに対して標準的な数学演算を実行できます。

• 低水準言語 (CC++) で書かれた外部ライブラリにデータを転送するのは非常に便利です。また、外部ライブラリが Numpy 配列の形式でデータを返すことも便利です。

Numpy は高度なデータ分析機能を提供しませんが、Numpy 配列と配列指向の計算をより深く理解することができます。

3. Matplotlib

Matplotlib は、主にデータ チャートの描画に使用される Python ライブラリであり、ユーザーが簡単に描画できるようにします。グラフィックの形式をマスターし、さまざまなビジュアルグラフィックを描画します。

Matplotlib は、折れ線グラフ、円グラフ、棒グラフ、その他のプロフェッショナルなグラフィックを簡単に作成できる Python の視覚化モジュールです。
Matplotlib を使用すると、作成したグラフのあらゆる側面をカスタマイズできます。すべてのオペレーティング システムでさまざまな GUI バックエンドをサポートし、グラフィックスを PDF SVG JPG PNG BMP GIF などの一般的なベクトル グラフィックスやグラフィックス テストに出力できます。データ描画を通じて、退屈な数値を人々が簡単に受け入れられるグラフに変換できます。
Matplotlib は、Numpy に基づく Python パッケージのセットです。このパッケージは、主に統計グラフィックを描画するために使用されるさまざまなデータ描画ツールを提供します。
Matplotlib には、さまざまなプロパティをカスタマイズできる一連のデフォルト設定があります。画像サイズ、1 インチあたりのドット数、線幅、色とスタイル、サブプロット、軸、メッシュ属性、テキストとテキスト属性など、Matplotlib のすべてのデフォルト プロパティを制御できます。 。

4. SciPy

SciPy は、科学計算におけるさまざまな標準的な問題領域を解決するために特別に設計されたパッケージのコレクションであり、最適化、線形代数、積分、補間、フィッティング、特殊関数、高速 Fu などの機能が含まれています。リイェ変換、信号処理、画像処理、常微分方程式の解法、科学や工学で一般的に使用されるその他の計算など、データ分析やマイニングに非常に役立ちます。

Scipy は、科学および工学向けに特別に設計された便利で使いやすい Python パッケージで、統計、最適化、統合、線形代数モジュール、フーリエ変換、信号および画像処理、常微分方程式ソルバーなどが含まれています。 Scipy は Numpy に依存しており、数値積分や最適化など、多くのユーザーフレンドリーで効率的な数値ルーチンを提供します。

Python には、Matlab と同じくらい強力な数値計算ツールキットである Numpy があり、描画ツールキットである Matplotlib と科学計算ツールキットである Scipy があります。
Python はデータを直接処理できますが、Pandas は SQL とほぼ同じようにデータを制御できます。 Matplotlib はデータとデメリットを視覚化して、データを迅速に理解することができます。 Scikit-Learn は機械学習アルゴリズムのサポートを提供し、Theano はプログレッション ラーニング フレームワークを提供します (CPU アクセラレーションも使用可能)。

5. Keras

Keras は、Theano に基づいており、通常のニューラル ネットワークとさまざまな深層学習モデルを構築するために使用できます。 、言語処理、画像認識、オートエンコーダー、リカレント ニューラル ネットワーク、再帰監査ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワークなど。

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn は、完全な機械学習ツールボックスを提供し、強力なデータの前処理、分類、予測、モデル分析をサポートします。 Numpy、Scipy、Matplotlib などに依存するライブラリ。

Scikit-Learn は、BSD オープンソース ライセンスに基づく Python 機械学習モジュールです。
Scikit-Learn のインストールには、Numpy Scopy Matplotlib などのモジュールが必要です。Scikit-Learn の主な機能は、分類、回帰、クラスタリング、データ次元削減、モデル選択、データ前処理の 6 つの部分に分かれています。

Scikit-Learn には、分類用の虹彩と数字のデータセット、回帰分析用のボストン住宅価格データセットなど、いくつかの古典的なデータセットが付属しています。データ セットは辞書構造であり、データは .data メンバーに格納され、出力ラベルは .target メンバーに格納されます。 Scikit-Learn は Scipy 上に構築されており、統一されたインターフェイスを通じて使用される一般的に使用される機械学習アルゴリズムのセットを提供し、データセットに一般的なアルゴリズムを実装するのに役立ちます。
Scikit-Learn には、自然言語処理用の Nltk、Web サイト データ スクレイピング用の Scrappy、Web マイニング用の Pattern、深層学習用の Theano などのライブラリもあります。

7. Scrapy

Scrapy は、URL 読み取り、HTML 解析、データストレージなどの機能を備えており、そのアーキテクチャは明確です。様々なニーズに柔軟に対応できる多彩なミドルウェアインターフェースを備えています。

8. Gensim

Gensim は、テキスト トピック モデルを作成するために使用されるライブラリで、TF-IDF、LSA、LDA、Word2Vec などのさまざまなトピック モデル アルゴリズムをサポートしています。ストリーミング、トレーニング、および類似性の計算や情報の取得などのいくつかの一般的なタスク用の API インターフェイスを提供します。

上記は、Python データ分析によく使用されるツールの簡単な紹介です。興味がある方は、関連する使用方法についてさらに詳しく学ぶことができます。

以上がPython データ分析によく使用される 8 つのツールを共有するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。