ndarray是什么_python数据分析用什么软件

Python是数据处理常用工具&＃xff0c;可以处理数量级从几K至几T不等的数据&＃xff0c;具有较高的开发效率和可维护性&＃xff0c;还具有较强的通用性和跨平台性&＃xff0c;这里就为大家分享几个不错的数据分析工具。

Python数据分析需要安装的第三方扩展库有&＃xff1a;Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等&＃xff0c;以下是第三方扩展库的简要介绍&＃xff1a;

1. Pandas

Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具&＃xff0c;包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具&＃xff0c;安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。

Pandas是Python的一个数据分析包&＃xff0c;Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来&＃xff0c;因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

Pandas是为了解决数据分析任务而创建的&＃xff0c;Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型&＃xff0c;提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构&＃xff0c;以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上&＃xff0c;使得Numpy应用变得简单。

带有坐标轴的数据结构&＃xff0c;支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据结构没有对齐&＃xff0c;以及处理不同来源、采用不同索引的数据而产生的常见错误。

使用Pandas更容易处理丢失数据。
合并流行数据库&＃xff08;如&＃xff1a;基于SQL的数据库&＃xff09;
Pandas是进行数据清晰/整理的最好工具。

2. Numpy

Python没有提供数组功能&＃xff0c;Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数&＃xff0c;是Python数据分析的基础&＃xff0c;也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库&＃xff0c;且其数据类型对Python数据分析十分有用。

Numpy提供了两种基本的对象&＃xff1a;ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组&＃xff0c;而ufunc是能够对数组进行处理的函数。Numpy的功能&＃xff1a;

N维数组&＃xff0c;一种快速、高效使用内存的多维数组&＃xff0c;他提供矢量化数学运算。可以不需要使用循环&＃xff0c;就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。非常便于传送数据到用低级语言编写(CC&＃43;&＃43;)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。

Numpy不提供高级数据分析功能&＃xff0c;但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算。

3. Matplotlib

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库&＃xff0c;是主要用于绘制数据图表的Python库&＃xff0c;提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口&＃xff0c;可以方便用户轻松掌握图形的格式&＃xff0c;绘制各类可视化图形。

Matplotlib是Python的一个可视化模块&＃xff0c;他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。
使用Matplotlib&＃xff0c;可以定制所做图表的任一方面。他支持所有操作系统下不同的GUI后端&＃xff0c;并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试&＃xff0c;如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通过数据绘图&＃xff0c;我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。
Matplotlib是基于Numpy的一套Python包&＃xff0c;这个包提供了吩咐的数据绘图工具&＃xff0c;主要用于绘制一些统计图形。
Matplotlib有一套允许定制各种属性的默认设置&＃xff0c;可以控制Matplotlib中的每一个默认属性&＃xff1a;图像大小、每英寸点数、线宽、色彩和样式、子图、坐标轴、网个属性、文字和文字属性。

4. SciPy

SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合&＃xff0c;包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等&＃xff0c;这些对数据分析和挖掘十分有用。

Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包&＃xff0c;它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy&＃xff0c;并提供许多对用户友好的和有效的数值例程&＃xff0c;如数值积分和优化。

Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy&＃xff1b;有着绘图工具包Matplotlib;有着科学计算工具包Scipy。
Python能直接处理数据&＃xff0c;而Pandas几乎可以像SQL那样对数据进行控制。Matplotlib能够对数据和记过进行可视化&＃xff0c;快速理解数据。Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持&＃xff0c;Theano提供了升读学习框架&＃xff08;还可以使用CPU加速&＃xff09;。

5. Keras

Keras是深度学习库&＃xff0c;人工神经网络和深度学习模型&＃xff0c;基于Theano之上&＃xff0c;依赖于Numpy和Scipy&＃xff0c;利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型&＃xff0c;如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包&＃xff0c;提供了完善的机器学习工具箱&＃xff0c;支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库&＃xff0c;其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。

Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块&＃xff0c;基于BSD开源许可证。
Scikit-Learn的安装需要Numpy Scopy Matplotlib等模块&＃xff0c;Scikit-Learn的主要功能分为六个部分&＃xff0c;分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。

Scikit-Learn自带一些经典的数据集&＃xff0c;比如用于分类的iris和digits数据集&＃xff0c;还有用于回归分析的boston house prices数据集。该数据集是一种字典结构&＃xff0c;数据存储在.data成员中&＃xff0c;输出标签存储在.target成员中。Scikit-Learn建立在Scipy之上&＃xff0c;提供了一套常用的机器学习算法&＃xff0c;通过一个统一的接口来使用&＃xff0c;Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法。
Scikit-Learn还有一些库&＃xff0c;比如&＃xff1a;用于自然语言处理的Nltk、用于网站数据抓取的Scrappy、用于网络挖掘的Pattern、用于深度学习的Theano等。

7. Scrapy

Scrapy是专门为爬虫而生的工具&＃xff0c;具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能&＃xff0c;可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯&＃xff0c;架构清晰&＃xff0c;且包含了各种中间件接口&＃xff0c;可以灵活的完成各种需求。

8. Gensim

Gensim是用来做文本主题模型的库&＃xff0c;常用于处理语言方面的任务&＃xff0c;支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法&＃xff0c;支持流式训练&＃xff0c;并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。

以上就是python数据分析用什么软件的详细内容

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