Python データ分析にはどのようなツールを使用すればよいですか?

Python はデータ分析に使用できますが、データ分析に Python 独自のライブラリのみに依存する場合には依然として一定の制限があります。分析およびマイニング機能を強化するには、サードパーティの拡張ライブラリをインストールする必要があります。

1. Pandas (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )

Pandas は強力で柔軟なPython のバージョン シリーズ、DataFrame、その他の高度なデータ構造とツールを含むデータ分析および探索ツール Pandas をインストールすると、Python でのデータ処理が非常に高速かつ簡単になります。

Pandas は Python 用のデータ分析パッケージです。Pandas はもともと財務データ分析ツールとして開発されたため、時系列分析を適切にサポートします。

Pandas は、データ分析タスクを解決するために作成されました。Pandas には、大規模なデータ セットを効率的に操作するために必要なツールを提供するために、多数のライブラリといくつかの標準データ モデルが組み込まれています。 Pandas は、データを迅速かつ便利に処理するための関数とメソッドを多数提供します。 Pandas には、データ分析を迅速かつ簡単に行うための高度なデータ構造とツールが含まれています。 Numpy 上に構築されているため、Numpy アプリケーションが簡単になります。

2. Numpy

Python は配列関数を提供しません。Numpy は配列サポートとそれに対応する効率的な処理関数を提供できます。これは Python データ分析の基礎でもありますSciPy や Pandas と同様、データ処理および科学技術計算ライブラリの最も基本的な関数ライブラリであり、そのデータ型は Python データ分析に非常に役立ちます。

3. Matplotlib

Matplotlib は、強力なデータ視覚化ツールおよび描画ライブラリです。主にデータ チャートの描画に使用される Python ライブラリであり、さまざまな視覚化グラフィックスを提供します。コマンド フォント ライブラリとシンプルなインターフェイスにより、ユーザーはグラフィック形式を簡単に習得し、さまざまなビジュアル グラフィックを描画できます。

4. SciPy

SciPy は、科学計算におけるさまざまな標準的な問題領域を解決するために特別に設計されたパッケージのコレクションであり、最適化、線形代数、積分などの機能が含まれています、内挿、フィッティング、特殊関数、高速フーリエ変換、信号処理と画像処理、常微分方程式の解法、および科学と工学で一般的に使用されるその他の計算は、データ分析とマイニングに非常に役立ちます。

Scipy は、科学および工学向けに特別に設計された便利で使いやすい Python パッケージで、統計、最適化、統合、線形代数モジュール、フーリエ変換、信号および画像処理、常微分方程式が含まれています。ソルバーなどScipy は Numpy に依存しており、数値積分や最適化など、多くのユーザーフレンドリーで効率的な数値ルーチンを提供します。

5. Keras

Keras は、深層学習ライブラリ、人工ニューラル ネットワーク、および深層学習モデルであり、Theano に基づいており、Numpy と Scipy に依存しています。通常のニューラル ネットワークと、言語処理、画像認識、オートエンコーダー、リカレント ニューラル ネットワーク、再帰的監査ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワークなどのさまざまな深層学習モデルの構築に使用されます。

6. Scikit-Learn

Scikit-Learn は、一般的に使用される Python 用の機械学習ツールキットで、完全な機械学習ツールボックスを提供し、データの前処理と分類をサポートします。 、回帰、クラスタリング、予測およびモデル分析、および Numpy、Scipy、Matplotlib などに依存するその他の強力な機械学習ライブラリ。

Scikit-Learn は、BSD オープンソース ライセンスに基づく Python 機械学習モジュールです。
Scikit-Learn のインストールには、Numpy Scopy Matplotlib などのモジュールが必要です。Scikit-Learn の主な機能は、分類、回帰、クラスタリング、データ次元削減、モデル選択、データ前処理の 6 つの部分に分かれています。

7. Scrapy

Scrapy はクローラー専用に設計されたツールで、URL の読み取り、HTML の解析、データの保存などの機能を備えています。 use Twisted 非同期ネットワーク ライブラリは、ネットワーク通信を処理し、明確な構造を持ち、さまざまなニーズに柔軟に対応できるさまざまなミドルウェア インターフェイスを含んでいます。

8. Gensim

Gensim はテキスト トピック モデルの作成に使用されるライブラリで、言語タスクの処理によく使用され、TF-IDF、LSA、LDA およびWord2Vec: ストリーミング トレーニングを含むさまざまなトピック モデル アルゴリズムをサポートし、類似性の計算や情報検索などのいくつかの一般的なタスク用の API インターフェイスを提供します。

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