Python作為當下最火的數據分析語言,學習者越來越多,然後Python本身的數據分析功能並不強,之所以如此火熱全依賴於第三方庫,各種類型的第三方擴展庫,極大地增強了Python的分析能力。
作為數據分析從業者,以下6個擴展庫是必須得安裝的!
Numpy
Python並沒有提供數組功能,雖然列表可以完成基本的數組功能,但它不是真正的數組,當數據量過大的時候,列表的速度往往難以讓人滿足。
Numpy提供了真正的數組功能,以及對數據進行快速處理的函數。此外,Numpy還是很多其它高級庫的依賴庫,安裝它們必須得先安裝Numpy庫。
安裝Numpy很簡單,直接pip install 即可:【pip3 install numpy】。
Scipy
Scipy包含的功能有最優化、積分、線性代數、特殊函數、擬合、插值、信號處理和圖像處理、快速傅里葉變換、常微分方程求解和其它科學與工程中常用的計算,顯而易見,這些功能都是挖掘和建模必備的。
Scipy的安裝依賴於Numpy,所以在安裝之前Scipy要先安裝Numpy。安裝方法直接pip3 install 即可。
Matplotlib
不論是數據挖掘還是數學建模,都免不了數據可視化的問題,對於Python來說,Matplotlib是最著名的繪圖庫,它主要用於二維繪製,下面讓我們一起感受下Matplotlib繪製的圖形吧~
效果還是很漂亮的,安裝Matplotlib直接pip3 install即可。
Pandas
Pandas可以說是Python下最強大的數據分析和探索工具,沒有之一。
它包含了高級的數據結構和精巧的工具,使得在python中處理數據非常快速和簡單。
Pandas的功能非常強大,支持類似SQL數據的增刪改查,並且帶有豐富的數據處理函數,支持時間序列分析功能,支持靈活處理缺失數據等。
Pandas庫也是依賴於Numpy庫,所以在安裝Pandas庫之前,要先安裝Numpy。
StatsModels
Pandas著眼於數據的讀取、處理、鑽取,而StatsModels則更加專注於數據的統計建模分析,它使得Python有種R語言的味道。StatsModels支持與Pandas進行數據交互,兩者結合使用,成為了Python下強大的數據挖掘組合。
專欄
Python數據分析與爬蟲
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Scikit-Learn
從該庫的名字可以看出,這是一個機器學習相關的庫。Scikit-Learn 是Python下強大的機器學習工具包,它提供了完善的機器學習工具箱,包括數據預處理、分類、迴歸、聚類、預測和模型分析等。
Scikit-Learn依賴於NumPy、SciPy 和Matplotib, 因此,要在前面三個庫安裝好的前提下,在安裝Scikit-Learn,安裝方法直接pip3 install Scikit-Learn即可。
小結
關於各庫明細功能及使用方法,小夥伴們可參考官方文檔。