【推薦】Python資料分析必備的第三方庫！

　　哪個程式語言適合資料分析?首推Python。Python是當下最火的資料分析程式語言，想要學習的人非常之多;而Python之所以適合資料分析領域，並不是因為它本身的強大，是因為Python擁有非常多的第三方庫，從而增強了它的資料分析能力。那麼python資料分析第三方庫有哪些?本篇文章為大家介紹幾個Python資料分析必備的第三方庫，快來看看吧。

　　1、Pandas

　　Pandas是Python強大、靈活的資料分析和探索工具，包含Serise、DataFrame等高階資料結構和工具，安裝Pandas可使Python中處理資料非常快速和簡單。

　　Pandas是Python的一個資料分析包，Pandas最初使用用作金融資料分析工具而開發出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支援。

　　Pandas是為了解決資料分析任務而建立的，Pandas納入了大量的庫和一些標準的資料模型，提供了高效的操作大型資料集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理資料的函式和方法。Pandas包含了高階資料結構，以及讓資料分析變得快速、簡單的工具。

　　2、Numpy

　　Numpy可以提供陣列支援以及相應的高效處理函式，是Python資料分析的基礎，也是Scipy、Pandas等資料處理和科學計算庫最基本的函式功能庫，且其資料型別對Python資料分析十分有用。

　　Numpy提供了兩種基本的物件：ndarray和ufunc。ndarray是儲存單一資料型別的多維陣列，而ufunc是能夠對陣列進行處理的函式。

　　3、Matplotlib

　　Matplotlib是強大的資料視覺化工具和作相簿，是主要用於繪製資料圖表的Python庫，提供了繪製各類視覺化圖形的命令字型檔、簡單的介面，可以方便使用者輕鬆掌握圖形的格式，繪製各類視覺化圖形。

　　Matplotlib是Python的一個視覺化模組，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業圖形。

　　Matplotlib是基於Numpy的一套Python包，這個包提供了豐富的資料繪圖工具，主要用於繪製一些統計圖形。

　　4、SciPy

　　SciPy是一組專門解決科學計算中各種標準問題域的包的集合，包含的功能有最最佳化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函式、快速傅立葉變換、訊號處理和影像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算等，這些對資料分析和挖掘十分有用。

　　SciPy是一款方便、易於使用、專門為科學和工程設計的Python包，它包括統計、最佳化、整合、線性代數模組、傅立葉變換、訊號和影像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴於Numpy，並提供許多對使用者友好的和有效的數值例程，如數值積分和最佳化。

　　5、Keras

　　Keras是深度學習庫，人工神經網路和深度學習模型，基於Theano之上，依賴於Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經網路和各種深度學習模型，如語言處理、影像識別、自編碼器、迴圈神經網路、遞迴審計網路、卷積神經網路等。

　　6、Scrapy

　　Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、儲存資料等功能，可以使用Twisted非同步網路庫來處理網路通訊，架構清晰，且包含了各種中介軟體介面，可以靈活的完成各種需求。

　　7、Gensim

　　Gensim是用來做文字主題模型的庫，常用於處理語言方面的任務，支援TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型演算法，支援流式訓練，並提供了諸如相似度計算、資訊檢索等一些常用任務的API介面。