前言

python是一門優(yōu)秀的編程語(yǔ)言，而是python成為數(shù)據(jù)分析軟件的是因?yàn)閜ython強(qiáng)大的擴(kuò)展模塊。也就是這些python的擴(kuò)展包讓python可以做數(shù)據(jù)分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等諸多強(qiáng)大的模塊，在結(jié)合上ipython交互工具 ，以及python強(qiáng)大的爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)獲取能力，字符串處理能力，讓python成為完整的數(shù)據(jù)分析工具。

numpy

官網(wǎng)：https://www.scipy.org/

NumPy（Numerical Python的簡(jiǎn)稱）是高性能科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)包。NumPy最重要的一個(gè)特點(diǎn)就是其N維數(shù)組對(duì)象（即ndarray），該對(duì)象是一個(gè)快速而靈活的大數(shù)據(jù)集容器?？梢岳眠@種數(shù)組對(duì)整塊數(shù)據(jù)執(zhí)行一些數(shù)學(xué)運(yùn)算，比python自帶的數(shù)組以及元組效率更高，其語(yǔ)法跟變量元素之間的運(yùn)算一樣，無(wú)需進(jìn)行循環(huán)操作。

在使用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，我們大部分時(shí)候是不會(huì)直接使用numpy包，而是其他包要用到numpy?？梢哉f(shuō)numpy是整個(gè)python數(shù)據(jù)分析工作的基石。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的案例，我們要計(jì)算100000個(gè)隨機(jī)數(shù)的值，如果傳統(tǒng)編程需要寫循環(huán)，用了2.2s，而使用numpy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，則可以進(jìn)行向量化操作，無(wú)需循環(huán)，只需要28.2ms節(jié)約大量時(shí)間。

In [1]: import numpy
In [2]: my_arr = np.arange(1000000)
In [3]: my_list = list(range(1000000))
In [4]: %time for _ in range(10): my_arr2 = my_arr * 2
Wall time: 28.2 ms
In [5]: %time for _ in range(10): my_list2 = [x * 2 for x in my_list]
Wall time: 2.2 s

pandas

官網(wǎng)：https://pandas.pydata.org/

Python Data Analysis Library，可根據(jù)需要幫助組織各種參數(shù)的數(shù)據(jù)。pandas基于numpy底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。讓python成為類似Excel，R等統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件，主要就是pandas的功勞。pandas在python中實(shí)現(xiàn)了各種數(shù)據(jù)的計(jì)算 ，分組計(jì)算，添加刪除，排序，篩選，抽樣等都能工作。使Pandas成為數(shù)據(jù)科學(xué)家中最受歡迎的庫(kù)。

pandas主要包含兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series與DataFrame。Series是一種類似于以為數(shù)組的對(duì)象，它由一組數(shù)據(jù)以及與之相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽組成，僅有一組數(shù)據(jù)即可產(chǎn)生最簡(jiǎn)單的Series。Series類似于R中的向量，屬于以為數(shù)據(jù)。Series可以構(gòu)成二維的DataFrame。行為記錄值，列為觀測(cè)值。如果熟悉R中的數(shù)據(jù)框DataFrame，在使用pandas則會(huì)輕松上手，因?yàn)樽髡咦约赫f(shuō)pandas的DataFrame就是模仿R的數(shù)據(jù)框。

scipy

官網(wǎng)：https://www.scipy.org/

scipy是一個(gè)用于數(shù)學(xué)、科學(xué)、工程領(lǐng)域的常用軟件包，可以處理插值、積分、優(yōu)化、圖像處理、常微分方程數(shù)值解的求解、信號(hào)處理等問(wèn)題。它用于有效計(jì)算Numpy矩陣，使Numpy和Scipy協(xié)同工作，高效解決問(wèn)題。
Scipy是由針對(duì)特定任務(wù)的子模塊組成：

matplotlib

官網(wǎng)：https://matplotlib.org/

matplotlib是python中優(yōu)秀的數(shù)據(jù)可視化的包，根據(jù)命名就可以看到，它其實(shí)是一個(gè)matlib的plot庫(kù)，也就是利用python將matlib的繪圖功能實(shí)現(xiàn)了一遍。如果你熟悉matlib繪圖，那么將直接上手。matplotlib是Python編程語(yǔ)言及其數(shù)值數(shù)學(xué)擴(kuò)展包 NumPy的可視化操作界面。它為利用通用的圖形用戶界面工具包，如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+向應(yīng)用程序嵌入式繪圖提供了應(yīng)用程序接口（API）。

plotnine

官網(wǎng)：https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/

如果你不熟悉matlib，而是從R轉(zhuǎn)到python，可能不太喜歡matplotlib的繪圖模式和風(fēng)格，覺(jué)得不如R繪圖方便。而且R還有g(shù)gplot2包。那么plotnine則是將ggplot2移植到python上，在python上完全重現(xiàn)ggplot2的功能。如果你熟悉ggplot2的語(yǔ)法，直接上手。不過(guò)，我倒是覺(jué)得這個(gè)工作意義不大，這屬于重新發(fā)明輪子，后面如果ggplot2在更新了，二者之間還是會(huì)有一些差別，用戶會(huì)有些困擾。當(dāng)然，這樣的問(wèn)題仁者見(jiàn)仁，愚者見(jiàn)愚。聊勝于無(wú)，如果想在 python環(huán)境中完成全部工作，有了這個(gè)包還是非常不錯(cuò)的。

scikit-learn

官網(wǎng)：https://scikit-learn.org/stable/

有很多人不是天天喜歡三句話不離大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能嗎。那么scikit-learn則是完成python大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的包。scikit-Learn是python數(shù)據(jù)分析中非常重要的一個(gè)模塊，它是一個(gè)基于NumPy和SciPy構(gòu)建的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)工具包。 它具有常用的ML算法，可用于預(yù)處理，分類，回歸以及聚類。算法包括[支持向量機(jī)]( support vector machines，ridge回歸， 網(wǎng)格搜索算法(Grid Search algorithm) ，k均值聚類等等。另外還有樣本數(shù)據(jù)集。API易學(xué)易用。 在幾乎所有平臺(tái)上的良好性能，它在學(xué)術(shù)和商業(yè)用途中都很受歡迎。

其他：

除了以上包之外，python還有很多很多其他有關(guān)數(shù)據(jù)分析的包，不勝枚舉，比如圖片識(shí)別的opencv，google機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源庫(kù)tensorflow，PyTorch等等，一個(gè)嶄新的世界等待你去發(fā)現(xiàn)。但是前提是前面基礎(chǔ)這些包熟悉了，以及有最核心的計(jì)算機(jī)以及統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，否則就是無(wú)水之源，無(wú)木之本，你所謂的人工智能，只能是人工智障。

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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