Python是數(shù)據(jù)處理常用工具，可以處理數(shù)量級從幾K至幾T不等的數(shù)據(jù)，具有較高的開發(fā)效率和可維護性，還具有較強的通用性和跨平臺性。Python可用于數(shù)據(jù)分析，但其單純依賴Python本身自帶的庫進行數(shù)據(jù)分析還是具有一定的局限性的，需要安裝第三方擴展庫來增強分析和挖掘能力。

Python數(shù)據(jù)分析需要安裝的第三方擴展庫有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等。

1.Pandas

Pandas是Python強大、靈活的數(shù)據(jù)分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具，安裝Pandas可使Python中處理數(shù)據(jù)非常快速和簡單。

Pandas是Python的一個數(shù)據(jù)分析包，Pandas最初被用作金融數(shù)據(jù)分析工具而開發(fā)出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支持。

Pandas是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的，Pandas納入了大量的庫和一些標準的數(shù)據(jù)模型，提供了高效的操作大型數(shù)據(jù)集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。Pandas包含了高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及讓數(shù)據(jù)分析變得快速、簡單的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy應(yīng)用變得簡單。

帶有坐標軸的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，支持自動或明確的數(shù)據(jù)對齊。這能防止由于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)沒有對齊，以及處理不同來源、采用不同索引的數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的常見錯誤。

使用Pandas更容易處理丟失數(shù)據(jù)。

合并流行數(shù)據(jù)庫(如：基于SQL的數(shù)據(jù)庫)

Pandas是進行數(shù)據(jù)清晰/整理的最好工具。

2.Numpy

Python沒有提供數(shù)組功能，Numpy可以提供數(shù)組支持以及相應(yīng)的高效處理函數(shù)，是Python數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，也是SciPy、Pandas等數(shù)據(jù)處理和科學計算庫最基本的函數(shù)功能庫，且其數(shù)據(jù)類型對Python數(shù)據(jù)分析十分有用。

Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數(shù)據(jù)類型的多維數(shù)組，而ufunc是能夠?qū)?shù)組進行處理的函數(shù)。Numpy的功能：

N維數(shù)組，一種快速、高效使用內(nèi)存的多維數(shù)組，他提供矢量化數(shù)學運算。

可以不需要使用循環(huán)，就能對整個數(shù)組內(nèi)的數(shù)據(jù)進行標準數(shù)學運算。

非常便于傳送數(shù)據(jù)到用低級語言編寫(CC++)的外部庫,也便于外部庫以Numpy數(shù)組形式返回數(shù)據(jù)。

Numpy不提供高級數(shù)據(jù)分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy數(shù)組和面向數(shù)組的計算。

#一般以np作為numpy的別名

importnumpyasnp

#創(chuàng)建數(shù)組

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)

3.Matplotlib

Matplotlib是強大的數(shù)據(jù)可視化工具和作圖庫，是主要用于繪制數(shù)據(jù)圖表的Python庫，提供了繪制各類可視化圖形的命令字庫、簡單的接口，可以方便用戶輕松掌握圖形的格式，繪制各類可視化圖形。

Matplotlib是Python的一個可視化模塊，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業(yè)圖形。

使用Matplotlib，可以定制所做圖表的任一方面。他支持所有操作系統(tǒng)下不同的GUI后端，并且可以將圖形輸出為常見的矢量圖和圖形測試，如PDFSVGJPGPNGBMPGIF.通過數(shù)據(jù)繪圖，我們可以將枯燥的數(shù)字轉(zhuǎn)化成人們?nèi)菀捉邮盏膱D表。

Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，這個包提供了吩咐的數(shù)據(jù)繪圖工具，主要用于繪制一些統(tǒng)計圖形。

Matplotlib有一套允許定制各種屬性的默認設(shè)置，可以控制Matplotlib中的每一個默認屬性：圖像大小、每英寸點數(shù)、線寬、色彩和樣式、子圖、坐標軸、網(wǎng)個屬性、文字和文字屬性。

4.SciPy

SciPy是一組專門解決科學計算中各種標準問題域的包的集合，包含的功能有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、擬合、特殊函數(shù)、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算等，這些對數(shù)據(jù)分析和挖掘十分有用。

Scipy是一款方便、易于使用、專門為科學和工程設(shè)計的Python包，它包括統(tǒng)計、優(yōu)化、整合、線性代數(shù)模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴于Numpy，并提供許多對用戶友好的和有效的數(shù)值例程，如數(shù)值積分和優(yōu)化。

Python有著像Matlab一樣強大的數(shù)值計算工具包Numpy;有著繪圖工具包Matplotlib;有著科學計算工具包Scipy。

Python能直接處理數(shù)據(jù)，而Pandas幾乎可以像SQL那樣對數(shù)據(jù)進行控制。Matplotlib能夠?qū)?shù)據(jù)和記過進行可視化，快速理解數(shù)據(jù)。Scikit-Learn提供了機器學習算法的支持，Theano提供了升讀學習框架(還可以使用CPU加速)。

5.Keras

Keras是深度學習庫，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習模型，基于Theano之上，依賴于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和各種深度學習模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸審計網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

6.Scikit-Learn

Scikit-Learn是Python常用的機器學習工具包，提供了完善的機器學習工具箱，支持數(shù)據(jù)預處理、分類、回歸、聚類、預測和模型分析等強大機器學習庫，其依賴于Numpy、Scipy和Matplotlib等。

Scikit-Learn是基于Python機器學習的模塊，基于BSD開源許可證。

Scikit-Learn的安裝需要NumpyScopyMatplotlib等模塊，Scikit-Learn的主要功能分為六個部分，分類、回歸、聚類、數(shù)據(jù)降維、模型選擇、數(shù)據(jù)預處理。

Scikit-Learn自帶一些經(jīng)典的數(shù)據(jù)集，比如用于分類的iris和digits數(shù)據(jù)集，還有用于回歸分析的bostonhouseprices數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集是一種字典結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)存儲在.data成員中，輸出標簽存儲在.target成員中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的機器學習算法，通過一個統(tǒng)一的接口來使用，Scikit-Learn有助于在數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)流行的算法。

Scikit-Learn還有一些庫，比如：用于自然語言處理的Nltk、用于網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取的Scrappy、用于網(wǎng)絡(luò)挖掘的Pattern、用于深度學習的Theano等。

7.Scrapy

Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲數(shù)據(jù)等功能，可以使用Twisted異步網(wǎng)絡(luò)庫來處理網(wǎng)絡(luò)通訊，架構(gòu)清晰，且包含了各種中間件接口，可以靈活的完成各種需求。

8.Gensim

Gensim是用來做文本主題模型的庫，常用于處理語言方面的任務(wù)，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內(nèi)的多種主題模型算法，支持流式訓練，并提供了諸如相似度計算、信息檢索等一些常用任務(wù)的API接口。

以上內(nèi)容為大家介紹了python數(shù)據(jù)分析方向的第三方庫是什么，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識，請關(guān)注IT培訓機構(gòu):千鋒教育。http://www.em-kal.com/