程序員之?dāng)?shù)據(jù)分析Python技術(shù)棧

Python是一種非常流行的腳本語(yǔ)言，其還提供了一個(gè)科學(xué)技術(shù)棧，可以進(jìn)行快捷方便的數(shù)據(jù)分析，本系列文章將聚焦在如何使用基于Python的技術(shù)棧來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)分析的工具集合。工欲善其事，必先利其器，讓我們來(lái)看看這些工具吧。

0. 數(shù)據(jù)分析 以及機(jī)器學(xué)習(xí)

信息時(shí)代唯一不變的就是變化。 隨著信息化技術(shù)的推廣和應(yīng)用，大數(shù)據(jù)技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用，于是乎數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)甚至于從前高大上的人工智能（AI）已經(jīng)開(kāi)始頻繁出現(xiàn)在各個(gè)場(chǎng)合，這一切昭示著數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨。

對(duì)于程序猿們來(lái)說(shuō)，除了寫(xiě)代碼，實(shí)現(xiàn)特定的功能之外，在這個(gè)紛繁變化的時(shí)代，也需要去了解和掌握一些數(shù)據(jù)分析的技能與工具，正如之前掌握一些Linux/數(shù)據(jù)庫(kù)方面的技能一樣；有了這些技能，可以給你大大加分，或許可以幫助你進(jìn)入了一個(gè)嶄新的廣闊領(lǐng)域。

1. Python是什么？

Python是大名鼎鼎的通用腳本語(yǔ)言，可以滿(mǎn)足全功能的程序設(shè)計(jì)需求；目前主流的是2.7.x和3.x版本，在2020年之時(shí)，2.x版本將不再被繼續(xù)支持。 Python最大的有點(diǎn)就是簡(jiǎn)單易學(xué)，所以在其他領(lǐng)域內(nèi)，應(yīng)用甚廣。我們這里所講的各類(lèi)工具包，都是建立在Python之上的。

2. IPython是什么？

ipython 是一個(gè) python 的交互式 shell，比默認(rèn)的python shell 好用得多，支持變量自動(dòng)補(bǔ)全，自動(dòng)縮進(jìn)，支持 bash shell 命令，內(nèi)置了許多很有用的功能和函數(shù)。對(duì)于諸多的程序猿們來(lái)說(shuō)，這個(gè)就是一個(gè)極為強(qiáng)大的交互工具，基本上后續(xù)的諸多數(shù)據(jù)分析操作都是建立在ipython之上的。

ipython提供了多種實(shí)用模式，包括：terminal，界面以及web的交互界面等，非常的強(qiáng)大與易用。

3. Numpy

NumPy系統(tǒng)是Python的一種開(kāi)源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展。這種工具可用來(lái)存儲(chǔ)和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)結(jié)構(gòu)要高效的多（該結(jié)構(gòu)也可以用來(lái)表示矩陣（matrix））。據(jù)說(shuō)NumPy將Python相當(dāng)于變成一種免費(fèi)的更強(qiáng)大的MatLab系統(tǒng)。

其速度很快，且功能強(qiáng)大，可以支持線性代數(shù)運(yùn)算，傅立葉變換、隨機(jī)數(shù)生成等等各類(lèi)的數(shù)學(xué)元算。

4. Pandas

Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas 納入了大量庫(kù)和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。你很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)，它是使Python成為強(qiáng)大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一。

其中提供了DataFrame的強(qiáng)大二維結(jié)構(gòu)來(lái)做為數(shù)據(jù)分析的基本結(jié)構(gòu)主體，Series做為高效的數(shù)據(jù)組結(jié)構(gòu)來(lái)使用。 Pandas兼具Numpy高性能的數(shù)組計(jì)算功能以及電子表格、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)（SQL）靈活得數(shù)據(jù)分析功能， 可以方便地完成重塑、切片、切塊、聚合、排序以及選取數(shù)據(jù)子集等操作。

5. Matplotlib(圖形展示包）

matplotlib 是python最著名的繪圖庫(kù)，它提供了一整套和matlab相似的命令A(yù)PI，十分適合交互式地進(jìn)行制圖。而且也可以方便地將它作為繪圖控件，嵌入GUI應(yīng)用程序中，它的文檔相當(dāng)完備，應(yīng)用非常廣泛，是Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的必備工具。且其已經(jīng)與Pandas等工具包進(jìn)行了深度集成，可以在pandas中直接調(diào)用各類(lèi)繪圖函數(shù)，直接生成對(duì)應(yīng)圖表。

6. Scipy

SciPy是一款方便、易于使用、專(zhuān)為科學(xué)和工程設(shè)計(jì)的Python工具包.它包括統(tǒng)計(jì),優(yōu)化,整合,線性代數(shù)模塊,傅里葉變換,信號(hào)和圖像處理,常微分方程求解器等等.

scipy有一個(gè)stats包，其中可以包含標(biāo)準(zhǔn)連續(xù)、離散概率分布、各類(lèi)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，以及更好的描述統(tǒng)計(jì)方法。

Numpy與Scipy的結(jié)合使用可以完全替代Matlab中的計(jì)算功能（包括其插件工具箱）

7. 常用的開(kāi)發(fā)工具

以下為兩個(gè)非常強(qiáng)大的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，集成了各類(lèi)所需的開(kāi)發(fā)包，大家可以自行從官網(wǎng)上下載對(duì)應(yīng)版本， 支持各類(lèi)平臺(tái)（window, mac, linux)以及32位/64位系統(tǒng)。

Canopy https://www.enthought.com/products/canopy/

Anaconda https://www.continuum.io/downloads

7. 總結(jié)

在Python的社區(qū)中有非常多的工具， 比如keras就是一個(gè)強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)包，且已經(jīng)可以直接使用Tensorflow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)的計(jì)算，相當(dāng)?shù)尿}包。 好了，希望大家通過(guò)本文對(duì)基于Python的數(shù)據(jù)分析技術(shù)棧有個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)。稍后的文章中，我們還將逐步詳細(xì)介紹如何來(lái)一步一步實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的工作。