
1、Numpy
NumPy 是一個 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一個由多維數(shù)組對象和用于處理數(shù)組的例程集合組成的庫。它是Python創(chuàng)建的所有更高層工具的基礎(chǔ)。以下是它提供的一些功能:
a、N維數(shù)組,一種快速、高效使用內(nèi)存的多維數(shù)組,它提供矢量化數(shù)學(xué)運算 。
b、你可以不需要使用循環(huán),就對整個數(shù)組內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)運算。
c、非常便于傳送數(shù)據(jù)到用低級語言(如C或C++)編寫的外部庫,也便于外部庫以Numpy數(shù)組形式返回數(shù)據(jù)。
NumPy不提供高級數(shù)據(jù)分析功能,但有了對NumPy數(shù)組和面向數(shù)組的計算的理解,能幫助你更有效地使用像Pandas之類的工具。
2、Pandas
Pandas是一個開放源碼的Python庫,它使用強大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)提供高性能的數(shù)據(jù)操作和分析工具。Pandas包含高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),以及和讓數(shù)據(jù)分析變得快速、簡單的工具。它建立在NumPy之上,使以NumPy為中心的應(yīng)用變得簡單。Pandas用于廣泛的領(lǐng)域,包括金融,經(jīng)濟(jì),統(tǒng)計,分析等學(xué)術(shù)和商業(yè)領(lǐng)域。
優(yōu)點:
a、帶有坐標(biāo)軸的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),支持自動或明確的數(shù)據(jù)對齊。這能防止由于數(shù)據(jù)沒有對齊,以及處理不同來源的、采用不同索引的數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的常見錯誤。
b、使用Pandas更容易處理缺失數(shù)據(jù)。
c、合并流行數(shù)據(jù)庫(如:基于SQL的數(shù)據(jù)庫)中能找到 的關(guān)系操作。
Pandas是進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗/整理(data munging)的最好工具。
3、Matplotlib
Matlplotlib是Python的一個可視化模塊,是一個Python 2D繪圖庫,可以生成各種硬拷貝格式和跨平臺交互式環(huán)境的出版物質(zhì)量數(shù)據(jù)。它讓你方便地制作線條圖、餅圖、柱狀圖以及其它專業(yè)圖形。使用Matplotlib,我們可以定制所做圖表的任一方面。它支持所有的操作系統(tǒng)下不同的GUI后端(back ends),并且可以將圖形輸出為常見地矢量圖和圖形格式,如:PDF、SVG、JPG、PNG、BMP和GIF等。而且Matplotlib可用于Python腳本,Python和IPython shell,Jupyter筆記本,Web應(yīng)用程序服務(wù)器和四個圖形用戶界面工具包。
4、Scipy
Scipy庫依賴于NumPy,是一個開放源碼的BSD許可的數(shù)學(xué),科學(xué)和工程庫。它提供便捷和快速的N維向量數(shù)組操作。SciPy庫的建立就是和NumPy數(shù)組一起工作,并提供許多對用戶友好的和有效的數(shù)值例程,如:數(shù)值積分和優(yōu)化。SciPy模塊用于優(yōu)化、線性代數(shù)、積分以及其它數(shù)據(jù)科學(xué)中的通用任務(wù)。
5、Scikit-learn
Scikit-learn是一個用于機器學(xué)習(xí)的Python模塊。它建立在Scipy之上,提供了一套常用機器學(xué)習(xí)算法,讓使用者通過一個統(tǒng)一的接口來使用。Scikit-learn有助于你迅速地在你的數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)流行的算法。它包含了許多用于標(biāo)準(zhǔn)機器學(xué)習(xí)任務(wù)的工具,如:聚類、分類和回歸等。
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