Python 데이터 분석에 일반적으로 사용되는 8가지 도구 공유

Python은 데이터 처리에 일반적으로 사용되는 도구입니다. 수 K에서 수 테라바이트에 이르는 데이터를 처리할 수 있으며, 개발 효율성과 유지 관리성이 뛰어나며, 강력한 다양성과 크로스 플랫폼 속성도 갖추고 있습니다. 좋은 데이터 분석 도구가 여러 가지 있는데, 필요한 친구는 참고할 수 있습니다

Python은 데이터 처리를 위한 일반적인 도구입니다. 수 K에서 수 테라바이트에 이르는 데이터를 처리할 수 있으며, 개발 효율성과 유지 관리 가능성도 높습니다. 강력한 다양성과 크로스 플랫폼. Python을 데이터 분석에 사용할 수 있지만 데이터 분석을 위해 Python 자체 라이브러리에만 의존하기에는 여전히 특정 제한 사항이 있습니다. 분석 및 마이닝 기능을 향상하려면 타사 확장 라이브러리를 설치해야 합니다.

Python 데이터 분석을 위해 설치해야 하는 타사 확장 라이브러리에는 Numpy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Scikit-Learn, Keras, Gensim, Scrapy 등이 있습니다. 다음은 타사 확장입니다. Qianfeng 우한 Python 교육 교사가 제공하는 라이브러리 간략한 소개:

1. Pandas

Pandas는 Python용 강력하고 유연한 데이터 분석 및 탐색 도구입니다. 여기에는 Series 및 DataFrame과 같은 고급 데이터 구조와 도구가 포함되어 있습니다. Python에서 데이터 처리를 매우 빠르고 간단하게 만들 수 있습니다.

Pandas는 Python용 데이터 분석 패키지입니다. Pandas는 원래 금융 데이터 분석 도구로 개발되었으므로 Pandas는 시계열 분석을 훌륭하게 지원합니다.

Pandas는 데이터 분석 작업을 해결하기 위해 만들어졌습니다. Pandas는 대규모 데이터 세트를 효율적으로 운영하는 데 필요한 도구를 제공하기 위해 수많은 라이브러리와 일부 표준 데이터 모델을 통합합니다. Pandas는 데이터를 빠르고 편리하게 처리할 수 있는 다양한 기능과 방법을 제공합니다. Pandas에는 데이터 분석을 빠르고 쉽게 만들어주는 고급 데이터 구조와 도구가 포함되어 있습니다. Numpy를 기반으로 구축되어 Numpy 애플리케이션을 쉽게 만듭니다.

좌표축이 있는 데이터 구조로 자동 또는 명시적 데이터 정렬을 지원합니다. 이는 잘못 정렬된 데이터 구조와 다양한 인덱스를 사용하는 다양한 소스의 데이터 처리로 인해 발생하는 일반적인 오류를 방지합니다.

Pandas를 사용하면 누락된 데이터를 더 쉽게 처리할 수 있습니다.
인기 데이터베이스 병합(예: SQL 기반 데이터베이스)
Pandas는 데이터 명확성/구성을 위한 최고의 도구입니다.

2. Numpy

Python은 배열 지원과 그에 따른 효율적인 처리 기능을 제공할 수 있으며, 이는 Python 데이터 분석의 기본 기능이자 SciPy와 같은 과학 컴퓨팅 라이브러리입니다. 및 Pandas 라이브러리와 그 데이터 유형은 Python 데이터 분석에 매우 유용합니다.

Numpy는 ndarray와 ufunc라는 두 가지 기본 객체를 제공합니다. ndarray는 단일 데이터 유형을 저장하는 다차원 배열이고, ufunc는 배열을 처리할 수 있는 함수입니다. Numpy의 기능:

• N차원 배열, 메모리를 빠르고 효율적으로 사용하는 다차원 배열입니다. 벡터화된 수학 연산을 제공합니다.

• 루프를 사용하지 않고도 전체 배열의 데이터에 대해 표준 수학 연산을 수행할 수 있습니다.

• 저급 언어(CC++)로 작성된 외부 라이브러리로 데이터를 전송하는 것이 매우 편리하며, 외부 라이브러리에서 Numpy 배열 형식으로 데이터를 반환하는 것도 편리합니다.

Numpy는 고급 데이터 분석 기능을 제공하지 않지만 Numpy 배열 및 배열 기반 계산에 대한 더 깊은 이해를 제공할 수 있습니다.

3. Matplotlib

Matplotlib는 데이터 차트를 그리는 데 주로 사용되는 Python 라이브러리로, 다양한 시각적 그래픽을 그리기 위한 간단한 인터페이스를 제공합니다. 그래픽의 형식을 익히고 다양한 시각적 그래픽을 그릴 수 있습니다.

Matplotlib는 Python의 시각화 모듈로 선 차트, 원형 차트, 막대 차트 및 기타 전문적인 그래픽을 쉽게 만들 수 있습니다.
Matplotlib을 사용하면 차트의 모든 측면을 사용자 정의할 수 있습니다. 모든 운영 체제에서 다양한 GUI 백엔드를 지원하며 그래픽을 PDF SVG JPG PNG BMP GIF와 같은 일반적인 벡터 그래픽 및 그래픽 테스트로 출력할 수 있습니다. 데이터 그리기를 통해 지루한 숫자를 사람들이 쉽게 받아들일 수 있는 것으로 변환할 수 있습니다.
Matplotlib는 Numpy를 기반으로 한 Python 패키지 세트입니다. 이 패키지는 주로 일부 통계 그래픽을 그리는 데 사용되는 다양한 데이터 그리기 도구를 제공합니다.
Matplotlib에는 다양한 속성을 사용자 정의할 수 있는 기본 설정 세트가 있습니다. Matplotlib의 모든 기본 속성(이미지 크기, 인치당 도트 수, 선 너비, 색상 및 스타일, 서브플롯, 축, 메시 속성, 텍스트 및 텍스트 속성)을 제어할 수 있습니다.

4. SciPy

SciPy는 과학 컴퓨팅의 다양한 표준 문제 영역을 해결하기 위해 특별히 설계된 패키지 모음입니다. 여기에는 최적화, 선형 대수, 통합, 보간, 피팅, 특수 기능 및 빠른 Fu와 같은 기능이 포함되어 있습니다. Liye 변환, 신호 처리 및 이미지 처리, 과학 및 공학 등에서 일반적으로 사용되는 상미분 방정식 및 기타 계산을 해결하여 데이터 분석 및 마이닝에 매우 유용합니다.

Scipy는 과학 및 공학을 위해 특별히 설계된 편리하고 사용하기 쉬운 Python 패키지입니다. 여기에는 통계, 최적화, 통합, 선형 대수 모듈, 푸리에 변환, 신호 및 이미지 처리, 일반 미분 방정식 해결사 등이 포함되어 있습니다. Scipy는 Numpy에 의존하며 수치 적분 및 최적화와 같은 사용자 친화적이고 효율적인 수치 루틴을 제공합니다.

Python에는 Matlab만큼 강력한 수치 계산 툴킷인 Numpy가 있고, 그리기 툴킷인 Matplotlib와 과학 컴퓨팅 툴킷인 Scipy가 있습니다.
Python은 데이터를 직접 처리할 수 있는 반면 Pandas는 거의 SQL처럼 데이터를 제어할 수 있습니다. Matplotlib은 데이터와 단점을 시각화하여 데이터를 빠르게 이해할 수 있습니다. Scikit-Learn은 기계 학습 알고리즘에 대한 지원을 제공하고 Theano는 진행 학습 프레임워크를 제공합니다(CPU 가속도 사용할 수 있음).

5. Keras

Keras는 Theano를 기반으로 하는 딥 러닝 라이브러리이며 Numpy와 Scipy를 사용하여 일반 신경망과 다양한 딥 러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 언어 처리, 이미지 인식, 자동 인코더, 순환 신경망, 순환 감사 네트워크, 컨볼루션 신경망 등이 있습니다.

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn은 일반적으로 사용되는 Python용 기계 학습 도구 키트로, 완전한 기계 학습 도구 상자를 제공하고 강력한 데이터 전처리, 분류, 회귀, 클러스터링, 예측 및 모델 분석을 지원합니다. Numpy, Scipy, Matplotlib 등에 의존하는 라이브러리입니다.

Scikit-Learn은 BSD 오픈 소스 라이선스를 기반으로 하는 Python 기계 학습 모듈입니다.
Scikit-Learn을 설치하려면 Numpy Scopy Matplotlib와 같은 모듈이 필요합니다. Scikit-Learn의 주요 기능은 분류, 회귀, 클러스터링, 데이터 차원 축소, 모델 선택 및 데이터 전처리의 6개 부분으로 구분됩니다.

Scikit-Learn에는 분류를 위한 홍채 및 숫자 데이터 세트, 회귀 분석을 위한 보스턴 주택 가격 데이터 세트와 같은 몇 가지 고전적인 데이터 세트가 함께 제공됩니다. 데이터 세트는 .data 멤버에 데이터가 저장되고 .target 멤버에 출력 레이블이 저장되는 사전 구조입니다. Scikit-Learn은 Scipy를 기반으로 하며 통합 인터페이스를 통해 사용되는 일반적으로 사용되는 기계 학습 알고리즘 세트를 제공하여 데이터 세트에 널리 사용되는 알고리즘을 구현하는 데 도움이 됩니다.
Scikit-Learn에는 자연어 처리를 위한 Nltk, 웹 사이트 데이터 스크래핑을 위한 Scrappy, 웹 마이닝을 위한 패턴, 딥 러닝을 위한 Theano 등과 같은 라이브러리도 있습니다.

7. Scrapy

Scrapy는 URL 읽기, HTML 구문 분석 및 데이터 저장과 같은 기능을 갖추고 있어 네트워크 통신을 처리할 수 있습니다. 다양한 요구를 유연하게 충족할 수 있는 다양한 미들웨어 인터페이스를 포함합니다.

8. Gensim은 텍스트 주제 모델을 만드는 데 사용되는 라이브러리로 TF-IDF, LSA, LDA 및 Word2Vec을 포함한 다양한 주제 모델 알고리즘을 지원합니다. 스트리밍 교육을 제공하고 유사성 계산 및 정보 검색과 같은 몇 가지 일반적인 작업을 위한 API 인터페이스를 제공합니다.

위는 Python 데이터 분석을 위해 일반적으로 사용되는 도구에 대한 간략한 소개입니다. 관심 있는 분들은 관련 사용법에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다!

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