Welche Software soll für die Python-Datenanalyse verwendet werden?

Python ist ein häufig verwendetes Tool für die Datenverarbeitung. Es verfügt über eine hohe Entwicklungseffizienz und Wartbarkeit sowie eine hohe Vielseitigkeit und plattformübergreifende Leistung Ihnen einige gute Datenanalysetools.

Die Erweiterungsbibliotheken von Drittanbietern, die für die Python-Datenanalyse installiert werden müssen, sind: Numpy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Scikit-Learn, Keras, Gensim, Scrapy, usw. Das Folgende ist eine kurze Einführung in die Erweiterungsbibliothek von Drittanbietern: (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)

1. Pandas

Pandas ist eine leistungsstarke und flexible Datenanalyse in Python und Explorationstools, einschließlich erweiterter Datenstrukturen und Tools wie Series und DataFrame. Die Installation von Pandas kann die Verarbeitung von Daten in Python sehr schnell und einfach machen.

Pandas ist ein Datenanalysepaket für Python. Pandas wurde ursprünglich als Finanzdatenanalysetool entwickelt, daher bietet Pandas eine gute Unterstützung für die Zeitreihenanalyse.

Pandas wurde entwickelt, um Datenanalyseaufgaben zu lösen. Pandas umfasst eine große Anzahl von Bibliotheken und einige Standarddatenmodelle, um die Werkzeuge bereitzustellen, die für den effizienten Betrieb großer Datenmengen erforderlich sind. Pandas stellt uns eine Vielzahl an Funktionen und Methoden zur Verfügung, um Daten schnell und komfortabel zu verarbeiten. Pandas umfasst fortschrittliche Datenstrukturen und Tools, die die Datenanalyse schnell und einfach machen. Es basiert auf Numpy und macht Numpy-Anwendungen einfach.

Datenstruktur mit Achsen, die die automatische oder explizite Datenausrichtung unterstützt. Dies verhindert häufige Fehler, die durch falsch ausgerichtete Datenstrukturen und die Verarbeitung von Daten aus unterschiedlichen Quellen mit unterschiedlichen Indizes verursacht werden.

Der Umgang mit fehlenden Daten ist mit Pandas einfacher.
Beliebte Datenbanken zusammenführen (z. B. SQL-basierte Datenbanken)
Pandas ist das beste Tool für Datenklarheit/-organisation.

2. Numpy

Numpy bietet keine Array-Unterstützung und entsprechende effiziente Verarbeitungsfunktionen wie SciPy und Pandas. Es handelt sich um die grundlegendste Funktionsbibliothek für Datenverarbeitung und wissenschaftliche Computerbibliotheken, und ihre Datentypen sind für die Python-Datenanalyse sehr nützlich.

Numpy bietet zwei grundlegende Objekte: ndarray und ufunc. ndarray ist ein mehrdimensionales Array, das einen einzelnen Datentyp speichert, und ufunc ist eine Funktion, die Arrays verarbeiten kann. Funktionen von Numpy:

N-dimensionales Array, ein mehrdimensionales Array, das den Speicher schnell und effizient nutzt. Es bietet vektorisierte mathematische Operationen. Sie können standardmäßige mathematische Operationen an Daten innerhalb eines gesamten Arrays durchführen, ohne Schleifen zu verwenden. Es ist sehr praktisch, Daten an externe Bibliotheken zu übertragen, die in Low-Level-Sprachen (CC++) geschrieben sind, und für externe Bibliotheken ist es auch praktisch, Daten in Form von Numpy-Arrays zurückzugeben.

Numpy bietet keine erweiterten Datenanalysefunktionen, kann jedoch ein tieferes Verständnis von Numpy-Arrays und arrayorientierten Berechnungen vermitteln.

3. Matplotlib

Matplotlib ist ein leistungsstarkes Datenvisualisierungstool und eine Zeichenbibliothek, die hauptsächlich zum Zeichnen von Datendiagrammen verwendet wird Die Befehlsschriftbibliothek und die einfache Benutzeroberfläche erleichtern Benutzern die Beherrschung von Grafikformaten und das Zeichnen verschiedener visueller Grafiken.

Matplotlib ist ein Visualisierungsmodul von Python. Es kann problemlos Liniendiagramme, Kreisdiagramme, Histogramme und andere professionelle Grafiken erstellen.
Mit Matplotlib können Sie jeden Aspekt des von Ihnen erstellten Diagramms anpassen. Es unterstützt verschiedene GUI-Backends unter allen Betriebssystemen und kann Grafiken in gängige Vektorgrafiken und Grafiktests ausgeben, z. B. PDF, SVG, JPG, BMP, GIF. Durch das Zeichnen von Daten können wir langweilige Zahlen in etwas umwandeln, das die Leute problemlos akzeptieren können.
Matplotlib ist eine Reihe von Python-Paketen, die auf Numpy basieren. Dieses Paket stellt befohlene Datenzeichnungswerkzeuge bereit, die hauptsächlich zum Zeichnen einiger statistischer Grafiken verwendet werden.
Matplotlib verfügt über eine Reihe von Standardeinstellungen, mit denen Sie verschiedene Eigenschaften anpassen können. Sie können jede Standardeigenschaft in Matplotlib steuern: Bildgröße, Punkte pro Zoll, Linienbreite, Farbe und Stil, Unterplots, Achsen, Netzeigenschaften, Text und Textattribute.

4. SciPy

SciPy ist eine Sammlung von Paketen, die speziell zur Lösung verschiedener Standardproblembereiche im wissenschaftlichen Rechnen entwickelt wurden. Es umfasst Funktionen wie Optimierung, lineare Algebra und Integration , Interpolation, Anpassung, Sonderfunktionen, schnelle Fourier-Transformation, Signalverarbeitung und Bildverarbeitung, Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen und andere in Wissenschaft und Technik häufig verwendete Berechnungen sind für die Datenanalyse und das Mining sehr nützlich.

Scipy ist ein praktisches, benutzerfreundliches Python-Paket, das speziell für Wissenschaft und Technik entwickelt wurde. Es umfasst Statistik, Optimierung, Integration, lineare Algebra-Module, Fourier-Transformation, Signal- und Bildverarbeitung, gewöhnliche Differentialgleichungslöser usw . Scipy basiert auf Numpy und bietet viele benutzerfreundliche und effiziente numerische Routinen wie numerische Integration und Optimierung.

Python verfügt über Numpy, ein numerisches Computer-Toolkit, das genauso leistungsfähig ist wie Matlab; es verfügt über Matplotlib, ein Zeichen-Toolkit, und Scipy, ein wissenschaftliches Computer-Toolkit.
Python kann Daten direkt verarbeiten, während Pandas Daten fast wie SQL steuern kann. Matplotlib kann Daten und Fehler visualisieren, um die Daten schnell zu verstehen. Scikit-Learn bietet Unterstützung für maschinelle Lernalgorithmen und Theano bietet ein Progression-Learning-Framework (CPU-Beschleunigung kann ebenfalls verwendet werden).

5. Keras

Keras ist eine Deep-Learning-Bibliothek, ein künstliches neuronales Netzwerk und ein Deep-Learning-Modell. Es basiert auf Numpy und Scipy Bauen Sie gewöhnliche neuronale Netze und verschiedene Deep-Learning-Modelle auf, z. B. Sprachverarbeitung, Bilderkennung, Autoencoder, wiederkehrende neuronale Netze, rekursive Prüfnetze, Faltungs-Neuronale Netze usw.

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn ist ein häufig verwendetes Toolkit für maschinelles Lernen für Python und unterstützt die Vorverarbeitung und Klassifizierung von Daten. , Regression, Clustering, Vorhersage und Modellanalyse sowie andere leistungsstarke Bibliotheken für maschinelles Lernen, die auf Numpy, Scipy und Matplotlib usw. basieren.

Scikit-Learn ist ein Python-Modul für maschinelles Lernen, das auf der BSD-Open-Source-Lizenz basiert.
Die Installation von Scikit-Learn erfordert Module wie Numpy Scopy Matplotlib. Die Hauptfunktionen von Scikit-Learn sind in sechs Teile unterteilt: Klassifizierung, Regression, Clustering, Reduzierung der Datendimensionalität, Modellauswahl und Datenvorverarbeitung.

Scikit-Learn enthält einige klassische Datensätze, wie z. B. die Iris- und Zifferndatensätze zur Klassifizierung und den Bostoner Immobilienpreisdatensatz für die Regressionsanalyse. Der Datensatz ist eine Wörterbuchstruktur, wobei die Daten im .data-Mitglied und die Ausgabebezeichnungen im .target-Mitglied gespeichert sind. Scikit-Learn basiert auf Scipy und bietet eine Reihe häufig verwendeter Algorithmen für maschinelles Lernen über eine einheitliche Schnittstelle. Scikit-Learn hilft bei der Implementierung beliebter Algorithmen für Datensätze.
Scikit-Learn verfügt auch über einige Bibliotheken, wie zum Beispiel: Nltk für die Verarbeitung natürlicher Sprache, Scrappy für Website-Daten-Scraping, Pattern für Web Mining, Theano für Deep Learning usw.

7. Scrapy

Scrapy ist ein Tool, das speziell für Crawler entwickelt wurde. Es verfügt über Funktionen wie URL-Lesen, HTML-Analyse und Datenspeicherung Asynchrone Netzwerkbibliothek Zur Abwicklung der Netzwerkkommunikation ist die Architektur klar und enthält verschiedene Middleware-Schnittstellen, die verschiedene Anforderungen flexibel erfüllen können.

8. Gensim

Gensim ist eine Bibliothek zur Erstellung von Textthemenmodellen und unterstützt TF-IDF, LSA und Word2Vec unterstützt eine Vielzahl von Themenmodellalgorithmen, einschließlich Streaming-Training, und bietet API-Schnittstellen für einige gängige Aufgaben wie Ähnlichkeitsberechnung und Informationsabruf.

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