Was ist die Drittanbieter-Bibliothek für die Python-Datenanalyse?

Die Bibliotheken von Drittanbietern für die Python-Datenanalyse sind: 1. Numpy;

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Python 3-Version, Dell G3-Computer.

Python ist ein häufig verwendetes Tool für die Datenverarbeitung. Es kann Datengrößen von mehreren K bis zu mehreren Terabyte verarbeiten. Es verfügt über eine hohe Entwicklungseffizienz und Wartbarkeit und ist außerdem äußerst vielseitig und plattformübergreifend. Python kann für die Datenanalyse verwendet werden, es bestehen jedoch immer noch gewisse Einschränkungen, da man sich für die Datenanalyse ausschließlich auf Pythons eigene Bibliotheken verlässt. Zur Verbesserung der Analyse- und Mining-Funktionen ist die Installation von Erweiterungsbibliotheken von Drittanbietern erforderlich.

Zu den Erweiterungsbibliotheken von Drittanbietern, die für die Python-Datenanalyse installiert werden müssen, gehören: Numpy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Scikit-Learn, Keras, Gensim, Scrapy usw.

1. Pandas

Pandas ist ein leistungsstarkes und flexibles Datenanalyse- und Explorationstool für Python. Es enthält erweiterte Datenstrukturen und Tools wie Series und DataFrame, die die Datenverarbeitung in Python sehr schnell und einfach machen können.

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 Tools 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 Koordinatenachsen, 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. Es ist die Grundlage der Datenverarbeitung und der wissenschaftlichen Rechenbibliotheken wie SciPy und Pandas-Bibliothek 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. Numpy-Funktionen:

• N-dimensionales Array, ein mehrdimensionales Array, das den Speicher schnell und effizient nutzt. Es bietet vektorisierte mathematische Operationen.

• Sie können standardmäßige mathematische Operationen an den Daten im gesamten Array ausführen, ohne Schleifen zu verwenden.

• Es ist sehr praktisch, Daten an externe Bibliotheken zu übertragen, die in Low-Level-Sprachen (CC++) geschrieben sind, und es ist auch praktisch für externe Bibliotheken, Daten in Form von Numpy-Arrays zurückzugeben.

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

#一般以np作为numpy的别名
import numpy as np
#创建数组
a = np.array([2,1,0,5])
print(a)
print(a[:3])
print(a.min())
a.sort()
b = np.array([1,2,3],[4,5,6])
print(b*b)

Matplotlib ist ein leistungsstarkes Datenvisualisierungstool und eine Zeichenbibliothek, die hauptsächlich zum Zeichnen von Datendiagrammen verwendet wird. Es bietet Befehlsschriftarten und einfache Schnittstellen zum Zeichnen verschiedener visueller Grafiken Benutzer beherrschen problemlos das Format von Grafiken und zeichnen verschiedene visuelle Grafiken.

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, Integration, Interpolation, Spezialfunktionen und schnelles Fu. Liye-Transformation, Signalverarbeitung und Bildverarbeitung, Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen und anderer in Wissenschaft und Technik häufig verwendeter Berechnungen usw., die für die Datenanalyse und das Mining sehr nützlich sind.

Python verfügt über Numpy, ein numerisches Berechnungs-Toolkit, das genauso leistungsfähig ist wie Matlab; es verfügt über Matplotlib, ein Zeichen-Toolkit, und Scipy, ein Toolkit für wissenschaftliche Berechnungen.

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 ist eine Deep-Learning-Bibliothek, ein künstliches neuronales Netzwerk und ein Deep-Learning-Modell. Es basiert auf Theano und basiert auf Numpy und Scipy. Es kann zum Aufbau gewöhnlicher neuronaler Netzwerke und verschiedener Deep-Learning-Modelle verwendet werden , wie Sprachverarbeitung, Bilderkennung, Autoencoder, wiederkehrende neuronale Netze, rekursive Prüfnetze, Faltungs-Neuronale Netze usw.

6. Scikit-Learn ist ein häufig verwendetes Toolkit für maschinelles Lernen. Es bietet eine vollständige Toolbox für maschinelles Lernen und unterstützt leistungsstarke Datenvorverarbeitung, Klassifizierung, Regression, Clustering, Vorhersage und Modellanalyse Bibliothek, die von Numpy, Scipy, Matplotlib usw. abhängt.

Scikit-Learn ist ein Python-Modul für maschinelles Lernen, das auf der BSD-Open-Source-Lizenz basiert. Für die Installation von Scikit-Learn sind Module wie Numpy Scopy Matplotlib erforderlich. 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, die über eine einheitliche Schnittstelle verwendet werden. 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.

8. Gensim

Gensim ist eine Bibliothek zur Erstellung von Text-Themenmodellen. Sie wird häufig zur Verarbeitung von Sprachaufgaben verwendet, darunter TF-IDF, LSA, LDA und Word2Vec Streaming-Training und bietet API-Schnittstellen für einige häufige Aufgaben wie Ähnlichkeitsberechnung und Informationsabruf.

Programmieren lernen

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