Python中常用的數(shù)據分析工具（模塊）有哪些？

Python本身的數(shù)據分析功能并不強，需要安裝一些第三方的擴展庫來增強它的能力。我們課程用到的庫包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、NLTK等，接下來將針對相關庫做一個簡單的介紹，方便后面章節(jié)的學習。

在Python中，常用的數(shù)據分析庫主要有以下幾種：

1、NumPy庫

NumPy是Python開源的數(shù)值計算擴展工具，它提供了Python對多維數(shù)組的支持，能夠支持高級的維度數(shù)組與矩陣運算。此外，針對數(shù)組運算也提供了大量的數(shù)學函數(shù)庫。NumPy是大部分Python科學計算的基礎，它具有以下功能：

(1) 快速高效的多維數(shù)據對象ndarray。

(2) 高性能科學計算和數(shù)據分析的基礎包。

(3) 多維數(shù)組(矩陣)具有矢量運算能力，快速、節(jié)省空間。

(4) 矩陣運算。無需循環(huán)，可完成類似Matlab中的矢量運算。

(5) 線性代數(shù)、隨機數(shù)生成以及傅里葉變換功能。

2、Pandas庫

Pandas是一個基于NumPy的數(shù)據分析包，它是為了解決數(shù)據分析任務而創(chuàng)建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數(shù)據模型，提供了高效地操作大型數(shù)據集所需要的函數(shù)和方法，使用戶能快速便捷地處理數(shù)據。

Pandas作為強大而高效的數(shù)據分析環(huán)境中的重要因素之一，具有以下特點：

(1) 一個快速高效的DataFrame對象，具有默認和自定義的索引。

(2) 用于在內存數(shù)據結構和不同文件格式中讀取和寫入數(shù)據，比如CSV和文本文件、 Excel文件及SQL數(shù)據庫。

(3) 智能數(shù)據對齊和缺失數(shù)據的集成處理。

(4) 基于標簽的切片、花式索引和大數(shù)據集的子集。

(5) 可以刪除或插入來自數(shù)據結構的列。

(6) 按數(shù)據分組進行聚合和轉換。

(7) 高性能的數(shù)據合并和連接。

(8) 時間序列功能。

Python與Pandas在各種學術和商業(yè)領域中都有應用，包括金融、神經科學、經濟學、統(tǒng)計學、廣告、網絡分析等。

3、Matplotlib庫

Matplotlib是一個用在 Python中繪制數(shù)組的2D 圖形庫，雖然它起源于模仿MATLAB圖形命令，但它獨立于MATLAB，可以通過Pythonic和面向對象的方式使用，是Python中最出色的繪圖庫。

Matplotlib主要用純Python語言進行編寫，但它大量使用NumPy 和其他擴展代碼，即使對大型數(shù)組也能提供良好的性能。

4、Seaborn庫

Seaborn是Python中基于Matplotlib的數(shù)據可視化工具，它提供了很多高層封裝的函數(shù)，幫助數(shù)據分析人員快速繪制美觀的數(shù)據圖形，從而避免了許多額外的參數(shù)配置問題。

注意：

上面介紹的這些庫都已經在安裝Anaconda時進行了下載，后期可以直接使用import導入使用。

5、NLTK庫

NLTK被稱為“使用Python進行教學和計算語言學工作的絕佳工具”，以及“用自然語言進行游戲的神奇圖書館”。

NLTK是一個領先的平臺，用于構建使用人類語言數(shù)據的Python程序，它為超過50個語料庫和詞匯資源(如WordNet)提供了易于使用的接口，還提供了一套文本處理庫，用于分類、標記化、詞干化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論論壇。




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