Welche Tools eignen sich für die Python-Datenanalyse?

Python kann für die Datenanalyse verwendet werden, aber wenn man sich bei der Datenanalyse ausschließlich auf die Python-eigenen Bibliotheken verlässt, bestehen immer noch gewisse Einschränkungen. Es ist notwendig, Erweiterungsbibliotheken von Drittanbietern zu installieren, um die Analyse- und Mining-Funktionen zu verbessern. 1. Pandas Version von Python-Tools zur Datenanalyse und -erkundung, einschließlich Series, DataFrame und anderen erweiterten Datenstrukturen und Tools. Durch die Installation von Pandas kann die Datenverarbeitung in Python sehr schnell und einfach erfolgen.

Pandas ist ein Datenanalysepaket für Python. Pandas wurde ursprünglich als Finanzdatenanalysetool entwickelt, daher bietet Pandas eine gute Unterstützung für die Zeitreihenanalyse.

Pandas wurde entwickelt, um Datenanalyseaufgaben zu lösen. Pandas umfasst eine große Anzahl von Bibliotheken und einige Standarddatenmodelle, um die Werkzeuge bereitzustellen, die für den effizienten Betrieb großer Datenmengen erforderlich sind. Pandas stellt uns eine Vielzahl an Funktionen und Methoden zur Verfügung, um Daten schnell und komfortabel zu verarbeiten. Pandas umfasst fortschrittliche Datenstrukturen und Tools, die die Datenanalyse schnell und einfach machen. Es basiert auf Numpy und macht Numpy-Anwendungen einfach.

2. Numpy

Numpy bietet keine Array-Unterstützung und entsprechende effiziente Verarbeitungsfunktionen wie SciPy und Pandas. Es handelt sich um die grundlegendste Funktionsbibliothek für Datenverarbeitung und wissenschaftliche Computerbibliotheken, und ihre Datentypen sind für die Python-Datenanalyse sehr nützlich.

3. Matplotlib

Matplotlib ist ein leistungsstarkes Datenvisualisierungstool und eine Zeichenbibliothek, die hauptsächlich zum Zeichnen von Datendiagrammen verwendet wird Die Befehlsschriftbibliothek und die einfache Benutzeroberfläche erleichtern Benutzern die Beherrschung von Grafikformaten und das Zeichnen verschiedener visueller Grafiken.

4. SciPy

SciPy ist eine Sammlung von Paketen, die speziell zur Lösung verschiedener Standardproblembereiche im wissenschaftlichen Rechnen entwickelt wurden. Es umfasst Funktionen wie Optimierung, lineare Algebra und Integration , Interpolation, Anpassung, Sonderfunktionen, schnelle Fourier-Transformation, Signalverarbeitung und Bildverarbeitung, Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen und andere in Wissenschaft und Technik häufig verwendete Berechnungen sind für die Datenanalyse und das Mining sehr nützlich.

Scipy ist ein praktisches, benutzerfreundliches Python-Paket, das speziell für Wissenschaft und Technik entwickelt wurde. Es umfasst Module für Statistik, Optimierung, Integration, lineare Algebra, Fourier-Transformation, Signal- und Bildverarbeitung, einen gewöhnlichen Differentialgleichungslöser usw . Scipy basiert auf Numpy und bietet viele benutzerfreundliche und effiziente numerische Routinen wie numerische Integration und Optimierung.

5. Keras

Keras ist eine Deep-Learning-Bibliothek, ein künstliches neuronales Netzwerk und ein Deep-Learning-Modell, das auf Numpy und Scipy basiert kann zum Aufbau gewöhnlicher neuronaler Netze und verschiedener Deep-Learning-Modelle verwendet werden, z. B. Sprachverarbeitung, Bilderkennung, Autoencoder, wiederkehrende neuronale Netze, rekursive Prüfnetze, Faltungs-Neuronale Netze usw.

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn ist ein häufig verwendetes Toolkit für maschinelles Lernen für Python und unterstützt die Vorverarbeitung und Klassifizierung von Daten. , Regression, Clustering, Vorhersage und Modellanalyse sowie andere leistungsstarke Bibliotheken für maschinelles Lernen, die auf Numpy, Scipy und Matplotlib usw. basieren.

Scikit-Learn ist ein Python-Modul für maschinelles Lernen, das auf der BSD-Open-Source-Lizenz basiert. Die Installation von Scikit-Learn erfordert Module wie Numpy Scopy Matplotlib. Die Hauptfunktionen von Scikit-Learn sind in sechs Teile unterteilt: Klassifizierung, Regression, Clustering, Reduzierung der Datendimensionalität, Modellauswahl und Datenvorverarbeitung.

7. Scrapy ist ein Tool, das speziell für Crawler entwickelt wurde. Es verfügt über Funktionen wie URL-Lesen, HTML-Analyse und Datenspeicherung verwenden Twisted Die asynchrone Netzwerkbibliothek übernimmt die Netzwerkkommunikation, hat eine klare Struktur und enthält verschiedene Middleware-Schnittstellen, die verschiedene Anforderungen flexibel erfüllen können.

8. Gensim

Gensim ist eine Bibliothek zur Erstellung von Textthemenmodellen und unterstützt TF-IDF, LSA und Word2Vec unterstützt eine Vielzahl von Themenmodellalgorithmen, einschließlich Streaming-Training, und bietet API-Schnittstellen für einige gängige Aufgaben wie Ähnlichkeitsberechnung und Informationsabruf.

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