Python中常用的資料分析工具(模組)有哪些？

　　本期 Python分享：Python中常用的資料分析工具(模組)有哪些?Python本身的資料分析功能並不強，需要安裝一些第三方的擴充套件庫來增強它的能力。我們用到的庫包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、NLTK等，接下來將針對相關庫做一個簡單的介紹，方便後面章節的學習。

　　Python中常用的資料分析工具(模組)有哪些?在Python中，常用的資料分析庫主要有以下幾種：

　　1、NumPy庫

　　NumPy是Python開源的數值計算擴充套件工具，它提供了Python對多維陣列的支援，能夠支援高階的維度陣列與矩陣運算。此外，針對陣列運算也提供了大量的數學函式庫。NumPy是大部分Python科學計算的基礎，它具有以下功能：

　　(1) 快速高效的多維資料物件ndarray。

　　(2) 高效能科學計算和資料分析的基礎包。

　　(3) 多維陣列(矩陣)具有向量運算能力，快速、節省空間。

　　(4) 矩陣運算。無需迴圈，可完成類似Matlab中的向量運算。

　　(5) 線性代數、隨機數生成以及傅立葉變換功能。

　　2、Pandas庫

　　Pandas是一個基於NumPy的資料分析包，它是為了解決資料分析任務而建立的。Pandas中納入了大量庫和標準的資料模型，提供了高效地操作大型資料集所需要的函式和方法，使使用者能快速便捷地處理資料。

　　Pandas作為強大而高效的資料分析環境中的重要因素之一，具有以下特點：

　　(1) 一個快速高效的DataFrame物件，具有預設和自定義的索引。

　　(2) 用於在記憶體資料結構和不同檔案格式中讀取和寫入資料，比如CSV和文字檔案、 Excel檔案及SQL資料庫。

　　(3) 智慧資料對齊和缺失資料的整合處理。

　　(4) 基於標籤的切片、花式索引和大資料集的子集。

　　(5) 可以刪除或插入來自資料結構的列。

　　(6) 按資料分組進行聚合和轉換。

　　(7) 高效能的資料合併和連線。

　　(8) 時間序列功能。

　　Python與Pandas在各種學術和商業領域中都有應用，包括金融、神經科學、經濟學、統計學、廣告、網路分析等。

　　3、Matplotlib庫

　　Matplotlib是一個用在 Python中繪製陣列的2D 圖形庫，雖然它起源於模仿MATLAB圖形命令，但它獨立於MATLAB，可以透過Pythonic和麵向物件的方式使用，是Python中最出色的繪相簿。

　　Matplotlib主要用純Python語言進行編寫，但它大量使用NumPy 和其他擴充套件程式碼，即使對大型陣列也能提供良好的效能。

　　4、Seaborn庫

　　Seaborn是Python中基於Matplotlib的資料視覺化工具，它提供了很多高層封裝的函式，幫助資料分析人員快速繪製美觀的資料圖形，從而避免了許多額外的引數配置問題。

　　注意：

　　上面介紹的這些庫都已經在安裝Anaconda時進行了下載，後期可以直接使用import匯入使用。

　　5、NLTK庫

　　NLTK被稱為“使用Python進行教學和計算語言學工作的絕佳工具”，以及“用自然語言進行遊戲的神奇圖書館”。

　　NLTK是一個領先的平臺，用於構建使用人類語言資料的Python程式，它為超過50個語料庫和詞彙資源(如WordNet)提供了易於使用的介面，還提供了一套文字處理庫，用於分類、標記化、詞幹化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論論壇。

　　以上就是“Python中常用的資料分析工具(模組)有哪些?“的相關內容。想要了解更多Python內容，歡迎關注小千，後期會分享更多Python知識。

　　本文來自千鋒教育，轉載請註明出處。