Python數據分析軟件包有哪些

這篇文章將為大家詳細講解有關Python數據分析軟件包有哪些，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

Python數據分析主要軟件包：

1、python -m pip install numpy

2、python -m pip install pandas

3、python -m pip install matplotlib

4、python -m pip install scipy

5、python -m pip install wordcloud

6、python -m pip install scikit-learn

軟件包功能介紹：

1、Numpy

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。

2、Pandas

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，Pandas納入了大量的庫和一些標準的數據模型以及函數和方法。提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas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）。

3、Matplotlib

Matplotlib是Python的一個可視化模塊，同時是基于Numpy的一套Python包，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，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、網格屬性、文字和文字屬性。它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。

4、Scipy

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。

5、Scikit-Learn

Scikit-Learn是基于Python機器學習的模塊，基于BSD開源許可證；它的安裝需要Numpy Scipy Matplotlib等模塊。Scikit-Learn的主要功能有：分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。

Scikit-Learn有一些經典的庫：

（1）Nltk，用于自然語言處理；

（2）Scrappy，用于網站數據抓取；

（3）Pattern，用于網絡挖掘；

（4）Theano，用于深度學習。

Scikit-Learn自帶一些經典的數據集：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。

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提供了深度學習框架（還可以使用CPU加速）。

關于“Python數據分析軟件包有哪些”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。