Quels outils utiliser pour l’analyse des données Python ?

Python peut être utilisé pour l'analyse des données, mais s'appuyer uniquement sur les propres bibliothèques de Python pour l'analyse des données présente encore certaines limites. Il est nécessaire d'installer des bibliothèques d'extensions tierces pour améliorer les capacités d'analyse et d'exploration de données.

1. Pandas (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

Pandas est un outil puissant et flexible. version de Python Outils d'analyse et d'exploration de données, notamment Series, DataFrame et d'autres structures et outils de données avancés. L'installation de Pandas peut rendre le traitement des données en Python très rapide et simple.

Pandas est un package d'analyse de données pour Python. Pandas a été initialement développé comme un outil d'analyse de données financières, Pandas fournit donc un bon support pour l'analyse de séries chronologiques.

Pandas a été créé pour résoudre les tâches d'analyse de données. Pandas intègre un grand nombre de bibliothèques et certains modèles de données standard pour fournir les outils nécessaires pour exploiter efficacement de grands ensembles de données. Pandas fournit un grand nombre de fonctions et de méthodes nous permettant de traiter les données rapidement et facilement. Pandas comprend des structures de données avancées et des outils qui rendent l'analyse des données rapide et facile. Il est construit sur Numpy, ce qui facilite les applications Numpy.

2. Numpy

Python ne fournit pas de fonctions de tableau et peut également fournir des fonctions de traitement efficaces correspondantes. comme SciPy et Pandas, il s'agit de la bibliothèque de fonctions la plus basique pour les bibliothèques de traitement de données et de calcul scientifique, et ses types de données sont très utiles pour l'analyse des données Python.

3. Matplotlib

Matplotlib est un puissant outil de visualisation de données et une bibliothèque de dessins. Il s'agit d'une bibliothèque Python principalement utilisée pour dessiner des graphiques de données et fournit divers graphiques de visualisation. La bibliothèque de polices de commande et l'interface simple permettent aux utilisateurs de maîtriser facilement les formats graphiques et de dessiner divers graphiques visuels.

4. SciPy

SciPy est un ensemble de packages spécialement conçus pour résoudre divers problèmes standard du calcul scientifique. Il comprend des fonctions telles que l'optimisation, l'algèbre linéaire et l'intégration. , l'interpolation, l'ajustement, les fonctions spéciales, la transformée de Fourier rapide, le traitement du signal et le traitement de l'image, la résolution d'équations différentielles ordinaires et d'autres calculs couramment utilisés en science et en ingénierie sont très utiles pour l'analyse et l'exploitation des données.

Scipy est un package Python pratique et facile à utiliser spécialement conçu pour la science et l'ingénierie. Il comprend des statistiques, l'optimisation, l'intégration, des modules d'algèbre linéaire, la transformée de Fourier, le traitement du signal et des images, un solveur d'équations différentielles ordinaires, etc. . Scipy dépend de Numpy et fournit de nombreuses routines numériques conviviales et efficaces telles que l'intégration et l'optimisation numériques.

5. Keras

Keras est une bibliothèque d'apprentissage profond, un réseau de neurones artificiels et un modèle d'apprentissage profond. Il est basé sur Theano et s'appuie sur Numpy et Scipy. être utilisé pour construire des réseaux de neurones ordinaires et divers modèles d'apprentissage en profondeur, tels que le traitement du langage, la reconnaissance d'images, les auto-encodeurs, les réseaux de neurones récurrents, les réseaux d'audit récursifs, les réseaux de neurones convolutifs, etc.

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn est une boîte à outils d'apprentissage automatique couramment utilisée pour Python. Elle fournit une boîte à outils complète d'apprentissage automatique et prend en charge le prétraitement et la classification des données. , régression, clustering, prédiction et analyse de modèles et autres bibliothèques puissantes d'apprentissage automatique, qui s'appuient sur Numpy, Scipy et Matplotlib, etc.

Scikit-Learn est un module d'apprentissage automatique Python basé sur la licence open source BSD.
L'installation de Scikit-Learn nécessite des modules tels que Numpy Scopy Matplotlib. Les principales fonctions de Scikit-Learn sont divisées en six parties : classification, régression, clustering, réduction de dimensionnalité des données, sélection de modèle et prétraitement des données.

7. Scrapy

Scrapy est un outil spécialement conçu pour les robots d'exploration. Il possède des fonctions telles que la lecture d'URL, l'analyse HTML et le stockage de données. Utiliser Twisted La bibliothèque réseau asynchrone gère la communication réseau, a une structure claire et contient diverses interfaces middleware, qui peuvent répondre de manière flexible à divers besoins.

8. Gensim

Gensim est une bibliothèque utilisée pour créer des modèles de sujets de texte. Elle est souvent utilisée pour gérer des tâches linguistiques et prend en charge TF-IDF, LSA, LDA et. Word2Vec. Il prend en charge une variété d'algorithmes de modèles de sujets, y compris la formation en streaming, et fournit des interfaces API pour certaines tâches courantes telles que le calcul de similarité et la récupération d'informations.

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