Python數(shù)據(jù)分析軟件包有哪些

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Python數(shù)據(jù)分析主要軟件包：

1、python -m pip install numpy

2、python -m pip install pandas

3、python -m pip install matplotlib

4、python -m pip install scipy

5、python -m pip install wordcloud

6、python -m pip install scikit-learn

軟件包功能介紹：

1、Numpy

Numpy提供了兩種基本的對(duì)象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲(chǔ)單一數(shù)據(jù)類型的多維數(shù)組，而ufunc是能夠?qū)?shù)組進(jìn)行處理的函數(shù)。Numpy的功能：N維數(shù)組，一種快速、高效使用內(nèi)存的多維數(shù)組，他提供矢量化數(shù)學(xué)運(yùn)算；可以不需要使用循環(huán)，就能對(duì)整個(gè)數(shù)組內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)運(yùn)算。 非常便于傳送數(shù)據(jù)到用低級(jí)語(yǔ)言編寫(xiě)(C\C++)的外部庫(kù),也便于外部庫(kù)以Numpy數(shù)組形式返回?cái)?shù)據(jù)。Numpy不提供高級(jí)數(shù)據(jù)分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy數(shù)組和面向數(shù)組的計(jì)算。

2、Pandas

Pandas是Python的一個(gè)數(shù)據(jù)分析包，Pandas最初被用作金融數(shù)據(jù)分析工具而開(kāi)發(fā)出來(lái)，Pandas納入了大量的庫(kù)和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型以及函數(shù)和方法。提供了高效的操作大型數(shù)據(jù)集所需要的工具。Pandas建立在Numpy之上，使得Numpy應(yīng)用變得簡(jiǎn)單。帶有坐標(biāo)軸的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，支持自動(dòng)或明確的數(shù)據(jù)對(duì)齊（這能防止由于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)沒(méi)有對(duì)齊，以及處理不同來(lái)源、采用不同索引的數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的常見(jiàn)錯(cuò)誤）。使用Pandas更容易處理丟失數(shù)據(jù)），合并流行數(shù)據(jù)庫(kù)（如：基于SQL的數(shù)據(jù)庫(kù)）。

3、Matplotlib

Matplotlib是Python的一個(gè)可視化模塊，同時(shí)是基于Numpy的一套Python包，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業(yè)圖形。使用Matplotlib，可以定制所做圖表的任一方面，可以控制Matplotlib中的每一個(gè)默認(rèn)屬性：圖像大小、每英寸點(diǎn)數(shù)、線寬、色彩和樣式、子圖、坐標(biāo)軸、網(wǎng)格屬性、文字和文字屬性。它支持所有操作系統(tǒng)下不同的GUI后端，并且可以將圖形輸出為常見(jiàn)的矢量圖和圖形測(cè)試，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通過(guò)數(shù)據(jù)繪圖，我們可以將枯燥的數(shù)字轉(zhuǎn)化成人們?nèi)菀捉邮盏膱D表。

4、Scipy

Scipy是一款方便、易于使用、專門(mén)為科學(xué)和工程設(shè)計(jì)的Python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。Scipy依賴于Numpy，并提供許多對(duì)用戶友好的和有效的數(shù)值例程，如數(shù)值積分和優(yōu)化。

Python有著像Matlab一樣強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算工具包Numpy；有著繪圖工具包Matplotlib;有著科學(xué)計(jì)算工具包Scipy。

5、Scikit-Learn

Scikit-Learn是基于Python機(jī)器學(xué)習(xí)的模塊，基于BSD開(kāi)源許可證；它的安裝需要Numpy Scipy Matplotlib等模塊。Scikit-Learn的主要功能有：分類、回歸、聚類、數(shù)據(jù)降維、模型選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理。

Scikit-Learn有一些經(jīng)典的庫(kù)：

（1）Nltk，用于自然語(yǔ)言處理；

（2）Scrappy，用于網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓?。?/p>

（3）Pattern，用于網(wǎng)絡(luò)挖掘；

（4）Theano，用于深度學(xué)習(xí)。

Scikit-Learn自帶一些經(jīng)典的數(shù)據(jù)集：用于分類的iris和digits數(shù)據(jù)集，還有用于回歸分析的boston house prices數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集是一種字典結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在.data成員中，輸出標(biāo)簽存儲(chǔ)在.target成員中。

Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過(guò)一個(gè)統(tǒng)一的接口來(lái)使用，Scikit-Learn有助于在數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)流行的算法。

Python能直接處理數(shù)據(jù)，而Pandas幾乎可以像SQL那樣對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行控制。Matplotlib能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行可視化，快速理解數(shù)據(jù)。Scikit-Learn提供了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的支持，Theano提供了深度學(xué)習(xí)框架（還可以使用CPU加速）。

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