Partagez 8 outils couramment utilisés pour l'analyse des données Python

Python est un outil couramment utilisé pour le traitement des données. Il peut traiter des données allant de plusieurs K à plusieurs téraoctets. Il a une efficacité de développement et une maintenabilité élevées, ainsi qu'une forte polyvalence et des performances multiplateformes. outils d'analyse de données. Les amis qui en ont besoin peuvent s'y référer

Python est un outil courant pour le traitement des données. Il peut gérer des données allant de plusieurs K à plusieurs téraoctets, et a une grande efficacité de développement et il est maintenable et possède. forte polyvalence et propriétés multiplateformes. Python peut être utilisé pour l'analyse des données, mais il présente encore certaines limites en s'appuyant uniquement sur les propres bibliothèques de Python pour l'analyse des données. Il est nécessaire d'installer des bibliothèques d'extension tierces pour améliorer les capacités d'analyse et d'exploration de données.

Les bibliothèques d'extensions tierces qui doivent être installées pour l'analyse des données Python incluent : Numpy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Scikit-Learn, Keras, Gensim, Scrapy, etc. Voici Qianfeng Une brève introduction à cette bibliothèque d'extensions tierce par un professeur de formation Python de Wuhan :

1 Pandas

Pandas est un outil de données puissant et flexible. outil d'analyse et d'exploration pour Python, y compris Series , DataFrame et d'autres structures et outils de données avancés. L'installation de Pandas peut rendre le traitement des données en Python très rapide et simple.

Pandas est un package d'analyse de données pour Python. Pandas a été initialement développé comme un outil d'analyse de données financières, Pandas fournit donc un bon support pour l'analyse de séries chronologiques.

Pandas a été créé pour résoudre les tâches d'analyse de données. Pandas intègre un grand nombre de bibliothèques et certains modèles de données standard pour fournir les outils nécessaires pour exploiter efficacement de grands ensembles de données. Pandas fournit un grand nombre de fonctions et de méthodes nous permettant de traiter les données rapidement et facilement. Pandas comprend des structures de données avancées et des outils qui rendent l'analyse des données rapide et facile. Il est construit sur Numpy, ce qui facilite les applications Numpy.

Structure de données avec axes, prenant en charge l'alignement automatique ou explicite des données. Cela évite les erreurs courantes causées par des structures de données mal alignées et par le traitement de données provenant de différentes sources avec des index différents.

La gestion des données manquantes est plus facile avec Pandas.
Fusionner des bases de données populaires (par exemple, des bases de données basées sur SQL)
Pandas est le meilleur outil pour la clarté/l'organisation des données.

2. Numpy

Python ne fournit pas de fonctions de tableau et peut également fournir des fonctions de traitement efficaces correspondantes. comme SciPy et Pandas, il s'agit de la bibliothèque de fonctions la plus basique pour les bibliothèques de traitement de données et de calcul scientifique, et ses types de données sont très utiles pour l'analyse des données Python.

Numpy fournit deux objets de base : ndarray et ufunc. ndarray est un tableau multidimensionnel qui stocke un seul type de données et ufunc est une fonction capable de traiter des tableaux. Fonctions de Numpy :

• Tableau à N dimensions, un tableau multidimensionnel qui utilise la mémoire rapidement et efficacement. Il fournit des opérations mathématiques vectorisées.

• Vous pouvez effectuer des opérations mathématiques standard sur les données de l'ensemble du tableau sans utiliser de boucles.

• Il est très pratique de transférer des données vers des bibliothèques externes écrites dans des langages de bas niveau​​(CC++), et il est également pratique pour les bibliothèques externes de renvoyer des données sous la forme de tableaux Numpy.

Numpy ne fournit pas de fonctions avancées d'analyse de données, mais il peut fournir une compréhension plus approfondie des tableaux Numpy et des calculs orientés tableaux.

3. Matplotlib

Matplotlib est un puissant outil de visualisation de données et une bibliothèque de dessins. Il s'agit d'une bibliothèque Python principalement utilisée pour dessiner des graphiques de données et fournit divers graphiques de visualisation. La bibliothèque de polices de commande et l'interface simple permettent aux utilisateurs de maîtriser facilement les formats graphiques et de dessiner divers graphiques visuels.

Matplotlib est un module de visualisation de Python. Il peut facilement créer des graphiques linéaires, des diagrammes circulaires, des histogrammes et d'autres graphiques professionnels.
En utilisant Matplotlib, vous pouvez personnaliser chaque aspect du graphique que vous créez. Il prend en charge différents backends d'interface graphique sous tous les systèmes d'exploitation et peut générer des graphiques en graphiques vectoriels et tests graphiques courants, tels que PDF SVG JPG PNG BMP GIF Grâce au dessin de données, nous pouvons transformer des nombres ennuyeux en quelque chose que les gens peuvent facilement accepter.
Matplotlib est un ensemble de packages Python basés sur Numpy. Ce package fournit des outils de dessin de données de commande, principalement utilisés pour dessiner des graphiques statistiques.
Matplotlib dispose d'un ensemble de paramètres par défaut qui vous permettent de personnaliser diverses propriétés. Vous pouvez contrôler chaque propriété par défaut dans Matplotlib : taille de l'image, points par pouce, largeur de ligne, couleur et style, sous-tracés, axes, propriétés de maillage, texte et attributs de texte.

4. SciPy

SciPy est un ensemble de packages spécialement conçus pour résoudre divers problèmes standard du calcul scientifique. Il comprend des fonctions telles que l'optimisation, l'algèbre linéaire et l'intégration. , l'interpolation, l'ajustement, les fonctions spéciales, la transformée de Fourier rapide, le traitement du signal et le traitement de l'image, la résolution d'équations différentielles ordinaires et d'autres calculs couramment utilisés en science et en ingénierie sont très utiles pour l'analyse et l'exploitation des données.

Scipy est un package Python pratique et facile à utiliser spécialement conçu pour la science et l'ingénierie. Il comprend des statistiques, l'optimisation, l'intégration, des modules d'algèbre linéaire, la transformée de Fourier, le traitement du signal et des images, un solveur d'équations différentielles ordinaires, etc. . Scipy dépend de Numpy et fournit de nombreuses routines numériques conviviales et efficaces telles que l'intégration et l'optimisation numériques.

Python possède Numpy, une boîte à outils de calcul numérique aussi puissante que Matlab ; il possède Matplotlib, une boîte à outils de dessin et Scipy, une boîte à outils de calcul scientifique ;
Python peut traiter directement les données, tandis que Pandas peut contrôler les données presque comme SQL. Matplotlib peut visualiser les données et les inconvénients pour comprendre rapidement les données. Scikit-Learn prend en charge les algorithmes d'apprentissage automatique et Theano fournit un cadre d'apprentissage progressif (l'accélération du processeur peut également être utilisée).

5. Keras

Keras est une bibliothèque d'apprentissage profond, un réseau de neurones artificiels et un modèle d'apprentissage profond. Il est basé sur Theano et s'appuie sur Numpy et Scipy. être utilisé pour construire des réseaux de neurones ordinaires et divers modèles d'apprentissage en profondeur, tels que le traitement du langage, la reconnaissance d'images, les auto-encodeurs, les réseaux de neurones récurrents, les réseaux d'audit récursifs, les réseaux de neurones convolutifs, etc.

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn est une boîte à outils d'apprentissage automatique couramment utilisée pour Python. Elle fournit une boîte à outils complète d'apprentissage automatique et prend en charge le prétraitement et la classification des données. , régression, clustering, prédiction et analyse de modèles et autres bibliothèques puissantes d'apprentissage automatique, qui s'appuient sur Numpy, Scipy et Matplotlib, etc.

Scikit-Learn est un module d'apprentissage automatique Python basé sur la licence open source BSD.
L'installation de Scikit-Learn nécessite des modules tels que Numpy Scopy Matplotlib. Les principales fonctions de Scikit-Learn sont divisées en six parties : classification, régression, clustering, réduction de dimensionnalité des données, sélection de modèle et prétraitement des données.

Scikit-Learn est livré avec certains ensembles de données classiques, tels que les ensembles de données d'iris et de chiffres pour la classification, et l'ensemble de données sur les prix de l'immobilier de Boston pour l'analyse de régression. L'ensemble de données est une structure de dictionnaire, avec des données stockées dans le membre .data et des étiquettes de sortie stockées dans le membre .target. Scikit-Learn est construit sur Scipy et fournit un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés via une interface unifiée. Scikit-Learn permet de mettre en œuvre des algorithmes populaires sur des ensembles de données.
Scikit-Learn possède également quelques bibliothèques, telles que : Nltk pour le traitement du langage naturel, Scrappy pour le scraping de données de sites Web, Pattern pour le web mining, Theano pour l'apprentissage en profondeur, etc.

7. Scrapy

Scrapy est un outil spécialement conçu pour les robots d'exploration. Il possède des fonctions telles que la lecture d'URL, l'analyse HTML et le stockage de données. bibliothèque réseau asynchrone Pour gérer la communication réseau, l'architecture est claire et contient diverses interfaces middleware, qui peuvent répondre de manière flexible à divers besoins.

8. Gensim

Gensim est une bibliothèque utilisée pour créer des modèles de sujets de texte. Elle est souvent utilisée pour gérer des tâches linguistiques et prend en charge TF-IDF, LSA, LDA et. Word2Vec. Il prend en charge une variété d'algorithmes de modèles de sujets, y compris la formation en streaming, et fournit des interfaces API pour certaines tâches courantes telles que le calcul de similarité et la récupération d'informations.

Ce qui précède est une brève introduction aux outils couramment utilisés pour l'analyse des données Python. Ceux qui sont intéressés peuvent en savoir plus sur les méthodes d'utilisation associées !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!