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Python數據分析工具
數據分析主要流行的入門語言主要是Python、R,作者更加青睞于前者,主要是因為其通用性、跨平臺的優點。而做數據分析單純依賴Python本身自帶的庫是遠不能滿足的,需要安裝第三方擴展庫來增強分析、挖掘能力。
我們會用到哪些工具?
主要介紹以下幾個庫:Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy。當然如果安裝的是Anaconda發行版,那么它本身已經自帶了一些庫,如:Numpy、Pandas、Scipy、Matplotlib、Scikit-Learn。
擴展庫簡介
Numpy
Python并沒有提供數組功能。雖然列表可以完成基本的數據功能,但并不是真正的數組,而且在數據量較大時,使用列表的速度和效率就會大大折扣。為此,Numpy提供了真正的數組功能,以及快速處理數據的函數,而且Scipy、Matplotlib、Pandas等庫都依賴于它,值得強調的是Numpy內置函數處理數據的效率是C語言級別的。
#安裝腳本
pip install numpy
Scipy
Scipy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,顯然,這些功能都是挖掘和建模必備的。
#安裝腳本
pip install scipy
Matplotlib
Matplotlib是最著名的繪圖庫,它主要用于二維繪圖。當然還有其他的更好用的庫,Seaborn就是在Matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝,從而使得作圖更加容易。Wordcloud提供詞云構建,還提供自定義圖片。國內著名的可視化工具Echarts也提供了Pyecharts包,幾行代碼就能實現Echarts風格的圖標。雖然這么多工具,其實只需要掌握好一個工具即可。
#安裝腳本
pip install matplotlib
Pandas
Pandas是Python下最強大的數據分析和探索工具,他包含高級的數據結構(Series和DataFrame)和工具。使得在Python中處理數據非常快速和簡單。而且Pandas構建在Numpy智商,使得以Numpy為中心的應用很容易使用。
#安裝腳本
pip install pandas
StatsModels
Pandas用于數據的讀取、處理和探索。而StatsModels則更加注重數據的統計模型分析,這兩者進行數據交互,因此成為了Python下強大的數據挖掘組合。同時StatsModels依賴于Pandas。
#安裝腳本
pip install statsmodels
Scikit-Learn
Scikit-Learn依賴于Numpy、Scipy和Matplotlib,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,包括數據預處理、分類、回歸、聚類、預測和模型分析等。
#安裝腳本
pip install sklearn
Keras
Keras依賴于Numpy、Scipy,雖然Scikit-Learn已經足夠強大,但是他沒有包含人工神經網絡。人工神經網絡主要應用于語言處理、圖像識別等領域。利用它可以搭建普通的神經網絡,還可以搭建各種深度學習模型,如自編碼器、循環神經網絡、遞歸審計網絡、卷積神經網絡等。由于它是基于Theano之上,因此速度也相當的快。
#安裝腳本
pip install keras
Gensim
Gensim是用來處理語言方面的任務,如文本相似度計算、LDA、Word2Vec等。Gensim作者已經對Word2Vec進行優化,執行效率比原生的Word2Vec效率更快。
#安裝腳本
pip install gensim
Scrapy
Scrapy是專為爬蟲而生的工具,提供了URL讀取、HTML解析、存儲數據等功能,Scrapy 使用 Twisted這個異步網絡庫來處理網絡通訊,架構清晰,并且包含了各種中間件接口,可以靈活的完成各種需求。。
#安裝腳本
pip install scrapy
當然現在已經開始流行第二代深度學習模型TensorFlow,TensorFlow是谷歌基于DistBelief進行研發的第二代人工智能學習系統。TensorFlow支持CNN、RNN和LSTM算法,這都是目前在Image,Speech和NLP最流行的深度神經網絡模型。
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