Python之數據分析工具包介紹以及安裝【入門必學】


 

前言
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首先我們來看

Mac版

按照需求大家依次安裝,如果你還沒學到數據分析,建議你先學好Pytho基礎和爬蟲再來。可以去小編的Python交流.裙 :一久武其而而流一思(數字的諧音)轉換下可以找到了,里面有最新Python教程項目
python3 -m pip install numpy

python3 -m pip install --upgrade pip 

 

  1.  
    //依次安裝
  2.  
     
  3.  
    python3 -m pip install pandas
  4.  
    python3 -m pip install wordcloud
  5.  
    python3 -m pip install matplotlib
  6.  
     
  7.  
    python3 -m pip install scipy
  8.  
     
  9.  
    python3 -m pip install -U scikit-learn

Matplotlib 
Matplotlib是Python的一個可視化模塊,他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業圖形。 如果看不懂,說明你基礎還沒學好后。可以去小編的Python交流.裙 :一久武其而而流一思(數字的諧音)轉換下可以找到了,里面有最新Python教程項目,學好在看這篇


使用Matplotlib,可以定制所做圖表的任一方面。他支持所有操作系統下不同的GUI后端,並且可以將圖形輸出為常見的矢量圖和圖形測試,如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通過數據繪圖,我們可以將枯燥的數字轉化成人們容易接收的圖表。 
Matplotlib是基於Numpy的一套Python包,這個包提供了吩咐的數據繪圖工具,主要用於繪制一些統計圖形。 
Matplotlib有一套允許定制各種屬性的默認設置,可以控制Matplotlib中的每一個默認屬性:圖像大小、每英寸點數、線寬、色彩和樣式、子圖、坐標軸、網個屬性、文字和文字屬性。

 

Numpy 
Numpy提供了兩種基本的對象:ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組,而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。Numpy的功能:

  • N維數組,一種快速、高效使用內存的多維數組,他提供矢量化數學運算。
  • 可以不需要使用循環,就能對整個數組內的數據進行標准數學運算。
  • 非常便於傳送數據到用低級語言編寫(C\C++)的外部庫,也便於外部庫以Numpy數組形式返回數據。

Numpy不提供高級數據分析功能,但可以更加深刻的理解Numpy數組和面向數組的計算。

 

Pandas 

Pandas是Python的一個數據分析包,Pandas最初被用作金融數據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持。 
Pandas是為了解決數據分析任務而創建的,Pandas納入了大量的庫和一些標准的數據模型,提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數據的函數和方法。Pandas包含了高級數據結構,以及讓數據分析變得快速、簡單的工具。它建立在Numpy之上,使得Numpy應用變得簡單。

  • 帶有坐標軸的數據結構,支持自動或明確的數據對齊。這能防止由於數據結構沒有對齊,以及處理不同來源、采用不同索引的數據而產生的常見錯誤。
  • 使用Pandas更容易處理丟失數據。
  • 合並流行數據庫(如:基於SQL的數據庫)

Pandas是進行數據清晰/整理的最好工具。

 

Scikit-Learn 
Scikit-Learn是基於Python機器學習的模塊,基於BSD開源許可證。 
Scikit-Learn的安裝需要Numpy Scopy Matplotlib等模塊,Scikit-Learn的主要功能分為六個部分,分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。 
Scikit-Learn自帶一些經典的數據集,比如用於分類的iris和digits數據集,還有用於回歸分析的boston house prices數據集。該數據集是一種字典結構,數據存儲在.data成員中,輸出標簽存儲在.target成員中。Scikit-Learn建立在Scipy之上,提供了一套常用的機器學習算法,通過一個統一的接口來使用,Scikit-Learn有助於在數據集上實現流行的算法。 
Scikit-Learn還有一些庫,比如:用於自然語言處理的Nltk、用於網站數據抓取的Scrappy、用於網絡挖掘的Pattern、用於深度學習的Theano等。

Scipy 
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、優化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴於Numpy,並提供許多對用戶友好的和有效的數值例程,如數值積分和優化。

 

Python有着像Matlab一樣強大的數值計算工具包Numpy;有着繪圖工具包Matplotlib;有着科學計算工具包Scipy。 
Python能直接處理數據,而Pandas幾乎可以像SQL那樣對數據進行控制。Matplotlib能夠對數據和記過進行可視化,快速理解數據。Scikit-Learn提供了機器學習算法的支持,Theano提供了升讀學習框架(還可以使用CPU加速)。

 


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