Python資料分析方向第三方庫推薦！

　　在Python的應用範圍中，資料分析是一個非常不錯的就業方向，發展前景好、需求市場大，也成為很多人的首*方向，因此Python也提供了許多資料分析的第三方庫。那麼Python資料分析第三方庫有哪些?這篇文章為大家詳細介紹一下。

　　1、Pandas

　　Pandas是Python強大、靈活的資料分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高*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最初被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。

　　2、Numpy

　　Python沒有提供陣列功能，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ufuuc。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。

　　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。

　　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。