Python數(shù)據(jù)分析常用工具有哪些

小億
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2023-10-11 20:55:41

Python數(shù)據(jù)分析常用工具有以下幾種：

  1. NumPy：用于高性能數(shù)值計(jì)算和數(shù)組操作的庫(kù)。

  2. Pandas：用于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理的庫(kù)，提供了高性能、易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。

  3. Matplotlib：用于繪制二維圖形的庫(kù)，提供了各種繪圖選項(xiàng)，包括線圖、散點(diǎn)圖、直方圖等。

  4. Seaborn：基于Matplotlib的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化庫(kù)，提供了更高級(jí)的繪圖選項(xiàng)和樣式。

  5. Scikit-learn：機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，提供了各種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和工具。

  6. TensorFlow：用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的開源框架。

  7. PyTorch：用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的開源框架。

  8. SciPy：用于科學(xué)計(jì)算和技術(shù)計(jì)算的庫(kù)，提供了各種數(shù)值計(jì)算、優(yōu)化、插值、統(tǒng)計(jì)等功能。

  9. Statsmodels：用于統(tǒng)計(jì)建模和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的庫(kù)，提供了各種經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的實(shí)現(xiàn)和統(tǒng)計(jì)分析工具。

  10. Jupyter Notebook：交互式編程環(huán)境，可用于編寫和共享數(shù)據(jù)分析代碼和文檔。

以上是一些常用的Python數(shù)據(jù)分析工具，根據(jù)具體的需求和項(xiàng)目，可以選擇適合的工具和庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理。

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