本期Python培訓(xùn)教程分享：Python中常用的數(shù)據(jù)分析工具(模塊)有哪些?Python本身的數(shù)據(jù)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(guān)庫做一個簡單的介紹，方便后面章節(jié)的學(xué)習(xí)。

　　Python培訓(xùn)教程分享：Python中常用的數(shù)據(jù)分析工具(模塊)有哪些?在Python中，常用的數(shù)據(jù)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(xué)函數(shù)庫。NumPy是大部分Python科學(xué)計算的基礎(chǔ)，它具有以下功能：

　　(1) 快速高效的多維數(shù)據(jù)對象ndarray。

　　(2) 高性能科學(xué)計算和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)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(jù)分析包，它是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas中納入了大量庫和標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)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(jù)。

　　Pandas作為強大而高效的數(shù)據(jù)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(rèn)和自定義的索引。

　　(2) 用于在內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和不同文件格式中讀取和寫入數(shù)據(jù)，比如CSV和文本文件、 Excel文件及SQL數(shù)據(jù)庫。

　　(3) 智能數(shù)據(jù)對齊和缺失數(shù)據(jù)的集成處理。

　　(4) 基于標(biāo)簽的切片、花式索引和大數(shù)據(jù)集的子集。

　　(5) 可以刪除或插入來自數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的列。

　　(6) 按數(shù)據(jù)分組進行聚合和轉(zhuǎn)換。

　　(7) 高性能的數(shù)據(jù)合并和連接。

　　(8) 時間序列功能。

　　Python與Pandas在各種學(xué)術(shù)和商業(yè)領(lǐng)域中都有應(yīng)用，包括金融、神經(jīng)科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、廣告、網(wǎng)絡(luò)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?qū)ο蟮姆绞绞褂?，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(jù)可視化工具，它提供了很多高層封裝的函數(shù)，幫助數(shù)據(jù)分析人員快速繪制美觀的數(shù)據(jù)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(jīng)在安裝Anaconda時進行了下載，后期可以直接使用import導(dǎo)入使用。

　　5、NLTK庫

　　NLTK被稱為“使用Python進行教學(xué)和計算語言學(xué)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(lǐng)先的平臺，用于構(gòu)建使用人類語言數(shù)據(jù)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(biāo)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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