Python 데이터 분석에 사용할 도구는 무엇입니까?
- (*-*)浩원래의
- 2019-06-24 14:45:212155검색
Python을 데이터 분석에 사용할 수 있지만 데이터 분석을 위해 Python 자체 라이브러리에만 의존하기에는 여전히 특정 제한 사항이 있습니다. 분석 및 마이닝 기능을 향상하려면 타사 확장 라이브러리를 설치해야 합니다.
1. Pandas(권장 학습: Python 비디오 튜토리얼)
Pandas는 Series, DataFrame 및 기타 고급 데이터 구조와 도구를 포함하여 Python의 강력하고 유연한 데이터 분석 및 탐색 도구입니다. Python에서 데이터 처리는 매우 빠르고 쉽습니다.
Pandas는 Python용 데이터 분석 패키지입니다. Pandas는 원래 금융 데이터 분석 도구로 개발되었으므로 Pandas는 시계열 분석을 훌륭하게 지원합니다.
Pandas는 데이터 분석 작업을 해결하기 위해 만들어졌습니다. Pandas는 대규모 데이터 세트를 효율적으로 운영하는 데 필요한 도구를 제공하기 위해 수많은 라이브러리와 일부 표준 데이터 모델을 통합합니다. Pandas는 데이터를 빠르고 편리하게 처리할 수 있는 다양한 기능과 방법을 제공합니다. Pandas에는 데이터 분석을 빠르고 쉽게 만들어주는 고급 데이터 구조와 도구가 포함되어 있습니다. Numpy를 기반으로 구축되어 Numpy 애플리케이션을 쉽게 만듭니다.
2. Numpy
Python은 배열 지원과 그에 따른 효율적인 처리 기능을 제공할 수 있으며, 이는 Python 데이터 분석의 기본 기능이자 SciPy와 같은 과학 컴퓨팅 라이브러리입니다. 및 Pandas 라이브러리와 그 데이터 유형은 Python 데이터 분석에 매우 유용합니다.
3. Matplotlib
Matplotlib는 데이터 차트를 그리는 데 주로 사용되는 Python 라이브러리로, 다양한 시각적 그래픽을 그리기 위한 간단한 인터페이스를 제공합니다. 그래픽의 형식을 익히고 다양한 시각적 그래픽을 그릴 수 있습니다.
4. SciPy
SciPy는 과학 컴퓨팅의 다양한 표준 문제 영역을 해결하기 위해 특별히 설계된 패키지 모음입니다. 여기에는 최적화, 선형 대수, 통합, 보간, 피팅, 특수 기능 및 빠른 Fu와 같은 기능이 포함되어 있습니다. Liye 변환, 신호 처리 및 이미지 처리, 과학 및 공학 등에서 일반적으로 사용되는 상미분 방정식 및 기타 계산을 해결하여 데이터 분석 및 마이닝에 매우 유용합니다.
Scipy는 과학 및 공학을 위해 특별히 설계된 편리하고 사용하기 쉬운 Python 패키지입니다. 여기에는 통계, 최적화, 통합, 선형 대수 모듈, 푸리에 변환, 신호 및 이미지 처리, 일반 미분 방정식 해결사 등이 포함되어 있습니다. Scipy는 Numpy에 의존하며 수치 적분 및 최적화와 같은 사용자 친화적이고 효율적인 수치 루틴을 제공합니다.
5. Keras
Keras는 Theano를 기반으로 하는 딥 러닝 라이브러리이며 Numpy와 Scipy를 사용하여 일반 신경망과 다양한 딥 러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 언어 처리, 이미지 인식, 자동 인코더, 순환 신경망, 순환 감사 네트워크, 컨볼루션 신경망 등이 있습니다.
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn은 일반적으로 사용되는 Python용 기계 학습 도구 키트로, 완전한 기계 학습 도구 상자를 제공하고 강력한 데이터 전처리, 분류, 회귀, 클러스터링, 예측 및 모델 분석을 지원합니다. Numpy, Scipy, Matplotlib 등에 의존하는 라이브러리입니다.
Scikit-Learn은 BSD 오픈 소스 라이선스를 기반으로 하는 Python 기계 학습 모듈입니다.
Scikit-Learn을 설치하려면 Numpy Scopy Matplotlib와 같은 모듈이 필요합니다. Scikit-Learn의 주요 기능은 분류, 회귀, 클러스터링, 데이터 차원 축소, 모델 선택 및 데이터 전처리의 6개 부분으로 구분됩니다.
7. Scrapy는 크롤러용으로 특별히 설계된 도구로, Twisted 비동기 네트워크 라이브러리를 사용하여 네트워크 통신을 처리할 수 있습니다. 다양한 미들웨어 인터페이스가 다양한 요구 사항을 유연하게 충족할 수 있습니다.
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