有哪些好用的數(shù)據(jù)分析工具？

Python本身的數(shù)據(jù)分析功能并不強(qiáng)，需要安裝一些第三方的擴(kuò)展庫來增強(qiáng)它的能力。在Python培訓(xùn)課程用到的庫包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborm、NLTK等，接下來將針對(duì)相關(guān)庫做一個(gè)簡單的介紹。

1.NumPy庫

NumPy是Python開源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展工具，它提供了Python對(duì)多維數(shù)組的支持，能夠支持高級(jí)的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算。此外，針對(duì)數(shù)組運(yùn)算也提供了大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。NumPy是大部分Python科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)，它具有以下功能：

(1)快速高效的多維數(shù)據(jù)對(duì)象ndarray。

(2)高性能科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)包。

(3)多維數(shù)組(矩陣)具有矢量運(yùn)算能力，快速且節(jié)省空間。

(4)矩陣運(yùn)算。無需循環(huán)即可完成類似Matlab中的矢量運(yùn)算。

(5)線性代數(shù)、隨機(jī)數(shù)生成以及傅里葉變換功能。

2.Pandas庫

Pandas是一個(gè)基于NumPy的數(shù)據(jù)分析包，它是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas中納入了大量庫和標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需要的函數(shù)和方法，使用戶能快速便捷地處理數(shù)據(jù)。

Pandas作為強(qiáng)大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境中的重要因素之一，具有以下特點(diǎn)：

(1)一個(gè)快速高效的DataFrame對(duì)象，具有默認(rèn)和自定義的索引。

(2)用于在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和不同文件格式中讀取和寫入數(shù)據(jù)，比如文本文件、Exeel文件及SQLite數(shù)據(jù)庫。

(3)智能數(shù)據(jù)對(duì)齊和缺失數(shù)據(jù)的集成處理。

(4)基于標(biāo)簽切片和花式索引獲取數(shù)據(jù)集的子集。

(5)可以刪除或插入來自數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的列。

(6)按數(shù)據(jù)分組進(jìn)行聚合和轉(zhuǎn)換。

(7)高性能的數(shù)據(jù)合并和連接。

(8)時(shí)間序列功能。

3.Matplotlib庫

Matplotlib是一個(gè)用在Python中繪制數(shù)組的2D圖形庫，雖然它起源于模仿Matlab圖形命令，但它獨(dú)立于Matlab，可以通過Pythonic和面向?qū)ο蟮姆绞绞褂?，是Python中最出色的繪圖庫。

Matplotlib主要用純Python 語言進(jìn)行編寫，但它大量使用NumPy和其他擴(kuò)展代碼，即使對(duì)大型數(shù)組也能提供良好的性能。

4.Seaborn庫

Seabom是Python中基于Matplotlib的數(shù)據(jù)可視化工具，它提供了很多高層封裝的函數(shù)，幫助數(shù)據(jù)分析人員快速繪制美觀的數(shù)據(jù)圖形，從而避免了許多額外的參數(shù)配置問題。注意：上面介紹的這些庫都已經(jīng)在安裝Anaconda時(shí)進(jìn)行了下載，后期可以直接使用import導(dǎo)入使用。

5.NLTK庫

NLTK被稱為“使用Python進(jìn)行教學(xué)和計(jì)算語言學(xué)工作的絕佳工具”，以及“用自然語言進(jìn)行游戲的神奇圖書館”。

NLTK\2一個(gè)領(lǐng)先的平臺(tái)，用于構(gòu)建使用人類語言數(shù)據(jù)的Python程序，它為超過50個(gè)語料庫和詞匯資源(如WordNet)提供了易于使用的接口，還提供了一套文本處理庫，用于分類、標(biāo)記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個(gè)活躍的討論論壇。

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