【Python基础】python数据分析需要哪些库?

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1.Numpy库
是Python开源的数值计算扩展工具,提供了Python对多维数组的支持,能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外,针对数组运算也提供了大量的数学函数库,Numpy是大部分Python科学计算的基础,具有很多功能。
2.Pandas库
是一个基于Numpy的数据分析包,为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法,使用户能快速便捷地处理数据。
3.Matplotlib库
是一个用在Python中绘制数组的2D图形库,虽然它起源于模仿MATLAB图形命令,但它独立于MATLAB,可以通过Pythonic和面向对象的方式使用,是Python中最出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的,它大量使用Numpy和其他扩展代码,即使对大型数组也能提供良好的性能。
4.Seaborn库
是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具,提供了很多高层封装的函数,帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形,从而避免了许多额外的参数配置问题。
5.NLTK库
被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的最佳工具,以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台,用于构建使用人类语言数据的Python程序,它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口,还提供了一套文本处理库,用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。
jia_william
2020-12-31 · TA获得超过862个赞
知道小有建树答主
回答量:2123
采纳率:66%
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1、pandasPandas包含高级数据结构,以及和让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在NumPy之上,使以NumPy为中心的应用变得简单。
Pandas是进行数据清洗/整理(data munging)的最好工具。
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html
2、numpy对于科学计算,它是Python创建的所有更高层工具的基础,NumPy不提供高级数据分析功能,但有了对NumPy数组和面向数组的计算的理解,能帮助你更有效地使用像Pandas之类的工具。
参考视频教程 https://vimeo.com/77263537
3、scipyScipy库依赖于NumPy,它提供便捷和快速的N维向量数组操作。SciPy库的建立就是和NumPy数组一起工作,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如:数值积分和优化。SciPy提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。
参考教程 https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/
4、matplotlibMatlplotlib是Python的一个可视化模块。它让你方便地制作线条图、饼图、柱状图以及其它专业图形。使用Matplotlib,你可以定制所做图表的任一方面。在IPython中使用时,Matplotlib有一些互动功能,如:缩放和平移。它支持所有的操作系统下不同的GUI后端(back ends),并且可以将图形输出为常见地矢量图和图形格式,如:PDF、SVG、JPG、PNG、BMP和GIF等。
5、Scikit-learnScikit-learn是一个用于机器学习的Python模块。它建立在Scipy之上,提供了一套常用机器学习算法,让使用者通过一个统一的接口来使用。Scikit-learn有助于你迅速地在你的数据集上实现流行的算法。
内置各算法教程 http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html
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