Python是資料處理常用工具，可以處理數量級從幾K至幾T不等的數據，具有較高的開發效率和可維護性，還具有較強的通用性和跨平台性，這裡就為大家分享幾個不錯的數據分析工具,需要的朋友可以參考下
Python是數據處理常用工具，可以處理數量級從幾K至幾T不等的數據，具有較高的開發效率和可維護性，還具有較強的通用性和跨平台性。 Python可用於資料分析，但其單純依賴Python本身自帶的函式庫進行資料分析還是具有一定的限制的，需要安裝第三方擴充函式庫來增強分析和挖掘能力。
Python資料分析需要安裝的第三方擴充功能庫有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是千鋒武漢Python培訓老師對該第三方擴展庫的簡要介紹：
1. Pandas
Pandas是Python強大、靈活的數據分析和探索工具，包含Series 、DataFrame等高階資料結構與工具，安裝Pandas可讓Python中處理資料非常快速簡單。
Pandas是Python的一個資料分析包，Pandas最初被用作金融資料分析工具而開發出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支援。
Pandas是為了解決資料分析任務而創建的，Pandas納入了大量的函式庫和一些標準的資料模型，提供了高效的操作大型資料集所需的工具。 Pandas提供了大量是我們快速且方便的處理資料的函數和方法。 Pandas包含了高階資料結構，以及讓資料分析變得快速、簡單的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy應用變得簡單。
帶有座標軸的資料結構，支援自動或明確的資料對齊。這能防止由於資料結構沒有對齊，以及處理不同來源、採用不同索引的資料而產生的常見錯誤。
使用Pandas更容易處理遺失資料。
合併流行資料庫（如：基於SQL的資料庫）
Pandas是進行資料清晰/整理的最佳工具。
2. Numpy
Python沒有提供陣列功能，Numpy可以提供陣列支援以及對應的高效處理函數，是Python資料分析的基礎，也是SciPy、Pandas等資料處理和科學計算庫最基本的函數功能庫，且其資料類型對Python資料分析十分有用。
Numpy提供了兩種基本的物件：ndarray和ufunc。 ndarray是儲存單一資料類型的多維數組，而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。 Numpy的功能：
N維數組，一個快速、有效率地使用記憶體的多維數組，他提供向量化數學運算。
可以不需要使用循環，就能對整個陣列內的資料進行標準數學運算。
非常方便傳送資料到用低階語言編寫(C\C )的外部函式庫,也便於外部函式庫以Numpy陣列形式傳回資料。
Numpy不提供進階資料分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy數組和麵向數組的計算。
3. Matplotlib
Matplotlib是強大的資料視覺化工具和作圖庫，是主要用於繪製資料圖表的Python庫，提供了繪製各類別視覺化圖形的命令字庫、簡單的接口，可以方便使用者輕鬆掌握圖形的格式，繪製各類視覺化圖形。
Matplotlib是Python的一個視覺化模組，他能方便的只做線條圖、圓餅圖、長條圖以及其他專業圖形。
使用Matplotlib，可以自訂所做圖表的任一方面。他支援所有作業系統下不同的GUI後端，並且可以將圖形輸出為常見的向量圖和圖形測試，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.透過資料繪圖，我們可以將枯燥的數字轉化成人們容易接收的圖表。
Matplotlib是基於Numpy的一套Python包，這個包提供了命令的資料繪圖工具，主要用於繪製一些統計圖形。
Matplotlib有一套允許自訂各種屬性的預設設置，可以控制Matplotlib中的每一個預設屬性：圖像大小、每英吋點數、線寬、色彩和樣式、子圖、座標軸、網個屬性、文字和文字屬性。
4. SciPy
SciPy是一組專門解決科學計算中各種標準問題域的套件的集合，包含的功能有最優化、線性代數、積分、內插法、擬合、特殊函數、快速傅立葉變換、訊號處理和影像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算等，這些對資料分析和挖掘十分有用。
Scipy是一款方便、易於使用、專為科學和工程設計的Python包，它包括統計、最佳化、整合、線性代數模組、傅立葉變換、訊號與影像處理、常微分方程求解器等。 Scipy依賴Numpy，並提供許多對使用者友好的和有效的數值例程，如數值積分和最佳化。
Python有著像Matlab一樣強大的數值計算工具包Numpy；有著繪圖工具包Matplotlib;有著科學計算工具包Scipy。
Python能直接處理數據，而Pandas幾乎可以像SQL一樣對數據進行控制。 Matplotlib能夠對資料和記過進行視覺化，快速理解資料。 Scikit-Learn提供了機器學習演算法的支持，Theano提供了升讀學習框架（也可以使用CPU加速）。
5. Keras
Keras是深度學習庫，人工神經網路和深度學習模型，基於Theano之上，依賴Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經網路和各種深度學習模型，如語言處理、影像辨識、自編碼器、循環神經網路、遞歸審計網路、卷積神經網路等。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的機器學習工具包，提供了完善的機器學習工具箱，支援資料預處理、分類、回歸、聚類、預測和模型分析等強大機器學習庫，其依賴Numpy、Scipy和Matplotlib等。
Scikit-Learn是基於Python機器學習的模組，基於BSD開源授權。
Scikit-Learn的安裝需要Numpy Scopy Matplotlib等模組，Scikit-Learn的主要功能分為六個部分，分類、迴歸、聚類、資料降維、模型選擇、資料預處理。
Scikit-Learn自帶一些經典的資料集，例如用於分類的iris和digits資料集，還有用於迴歸分析的boston house prices資料集。此資料集是一種字典結構，資料儲存在.data成員中，輸出標籤儲存在.target成員中。 Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的機器學習演算法，透過一個統一的介面來使用，Scikit-Learn有助於在資料集上實現流行的演算法。
Scikit-Learn還有一些函式庫，例如：用於自然語言處理的Nltk、用於網站資料抓取的Scrappy、用於網路挖掘的Pattern、用於深度學習的Theano等。
7. Scrapy
Scrapy是專為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、儲存資料等功能，可以使用Twisted非同步網路庫來處理網路通訊，架構清晰，且包含了各種中間件接口，可以靈活的完成各種需求。
8. Gensim
Gensim是用來做文字主題模型的函式庫，常用於處理語言方面的任務，支援TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型演算法，支援串流訓練，並提供了諸如相似度計算、資訊檢索等一些常用任務的API介面。
以上是Python資料分析常用工具的簡單介紹，有興趣的可以深入學習研究一下相關使用方法!
以上是分享一下Python數據分析常用的8款工具的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
