分享一下Python數據分析常用的8款工具

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臺性。Python可用于數據分析，但其單純依賴Python本身自帶的庫進行數據分析還是具有一定的局限性的，需要安裝第三方擴展庫來增強分析和挖掘能力。

Python數據分析需要安裝的第三方擴展庫有：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等高級數據結構和工具，安裝Pandas可使Python中處理數據非常快速和簡單。

Pandas是Python的一個數據分析包，Pandas最初被用作金融數據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持。

Pandas是為了解決數據分析任務而創建的，Pandas納入了大量的庫和一些標準的數據模型，提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數據的函數和方法。Pandas包含了高級數據結構，以及讓數據分析變得快速、簡單的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy應用變得簡單。

帶有坐標軸的數據結構，支持自動或明確的數據對齊。這能防止由于數據結構沒有對齊，以及處理不同來源、采用不同索引的數據而產生的常見錯誤。

使用Pandas更容易處理丟失數據。
合并流行數據庫（如：基于SQL的數據庫）
Pandas是進行數據清晰/整理的最好工具。

2. Numpy

Python沒有提供數組功能，Numpy可以提供數組支持以及相應的高效處理函數，是Python數據分析的基礎，也是SciPy、Pandas等數據處理和科學計算庫最基本的函數功能庫，且其數據類型對Python數據分析十分有用。

Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。Numpy的功能：

• N維數組，一種快速、高效使用內存的多維數組，他提供矢量化數學運算。
• 可以不需要使用循環，就能對整個數組內的數據進行標準數學運算。
• 非常便于傳送數據到用低級語言編寫(C\C++)的外部庫,也便于外部庫以Numpy數組形式返回數據。

Numpy不提供高級數據分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy數組和面向數組的計算。

3. Matplotlib

Matplotlib是強大的數據可視化工具和作圖庫，是主要用于繪制數據圖表的Python庫，提供了繪制各類可視化圖形的命令字庫、簡單的接口，可以方便用戶輕松掌握圖形的格式，繪制各類可視化圖形。

Matplotlib是Python的一個可視化模塊，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業圖形。
使用Matplotlib，可以定制所做圖表的任一方面。他支持所有操作系統下不同的GUI后端，并且可以將圖形輸出為常見的矢量圖和圖形測試，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通過數據繪圖，我們可以將枯燥的數字轉化成人們容易接收的圖表。
Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，這個包提供了吩咐的數據繪圖工具，主要用于繪制一些統計圖形。
Matplotlib有一套允許定制各種屬性的默認設置，可以控制Matplotlib中的每一個默認屬性：圖像大小、每英寸點數、線寬、色彩和樣式、子圖、坐標軸、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包的集合，包含的功能有最優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算等，這些對數據分析和挖掘十分有用。

Scipy是一款方便、易于使用、專門為科學和工程設計的Python包，它包括統計、優化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴于Numpy，并提供許多對用戶友好的和有效的數值例程，如數值積分和優化。

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那樣對數據進行控制。Matplotlib能夠對數據和記過進行可視化，快速理解數據。Scikit-Learn提供了機器學習算法的支持，Theano提供了升讀學習框架（還可以使用CPU加速）。

5. Keras

Keras是深度學習庫，人工神經網絡和深度學習模型，基于Theano之上，依賴于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經網絡和各種深度學習模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環神經網絡、遞歸審計網絡、卷積神經網絡等。

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，支持數據預處理、分類、回歸、聚類、預測和模型分析等強大機器學習庫，其依賴于Numpy、Scipy和Matplotlib等。

Scikit-Learn是基于Python機器學習的模塊，基于BSD開源許可證。
Scikit-Learn的安裝需要Numpy Scopy Matplotlib等模塊，Scikit-Learn的主要功能分為六個部分，分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。

Scikit-Learn自帶一些經典的數據集，比如用于分類的iris和digits數據集，還有用于回歸分析的boston house prices數據集。該數據集是一種字典結構，數據存儲在.data成員中，輸出標簽存儲在.target成員中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的機器學習算法，通過一個統一的接口來使用，Scikit-Learn有助于在數據集上實現流行的算法。
Scikit-Learn還有一些庫，比如：用于自然語言處理的Nltk、用于網站數據抓取的Scrappy、用于網絡挖掘的Pattern、用于深度學習的Theano等。

7. Scrapy

Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲數據等功能，可以使用Twisted異步網絡庫來處理網絡通訊，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是用來做文本主題模型的庫，常用于處理語言方面的任務，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型算法，支持流式訓練，并提供了諸如相似度計算、信息檢索等一些常用任務的API接口。

以上是對Python數據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!