又是老生常谈的话题了,前面出过有不知道有好多篇讲数据分析库的文章,但是今天还是得拿出来再聊聊,有免得有些新伙伴再去找了! 常见的Python数据分析库Pandas Pandas是一个开放源码的Python库,它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字:Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometrics from Multidimensional data)。 在Pandas之前,Python主要用于数据迁移和准备。它对数据分析的贡献更小。 Pandas解决了这个问题。使用Pandas可以完成数据处理和分析的五个典型步骤,而不管数据的来源 - 加载,准备,操作,模型和分析。Python Pandas用于广泛的领域,包括金融,经济,统计,分析等学术和商业领域。 Pandas的主要功能:
总的来说,Pandas比较适合用作数据的预处理和数据结构的处理。 NumPy NumPy 是一个 Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。 NumPy的主要功能:
总的来说,NumPy适合用于科学计算和机器学习等大型计算工程,甚至成了MatLab的优秀替代者。 SciPy SciPy是一个开放源码的BSD许可的数学,科学和工程库。 SciPy库依赖于NumPy,它提供了便捷且快速的N维数组操作。构建SciPy库的主要原因是,它能与NumPy数组一起工作,并提供了许多用户友好和高效的数字实践,例如:数值积分和优化的例程。 Matplotlib Matplotlib是一个Python 2D绘图库,可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本,Python和IPython shell,Jupyter笔记本,Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。 Matplotlib主要用于数据分析最后的数据可视化。当然目前有很Matplotlib的替代者,比如Pychart、echarts。 伙伴们有什么疑问的地方,可以留言! |
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