Python中常用的数据分析工具(模块)有哪些? |
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本期Python培训分享:Python中常用的数据分析工具(模块)有哪些?Python本身的数据分析功能并不强,需要安装一些第三方的扩展库来增强它的能力。我们课程用到的库包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、NLTK等,接下来将针对相关库做一个简单的介绍,方便后面章节的学习。 Python中常用的数据分析工具(模块)有哪些?在Python中,常用的数据分析库主要有以下几种: 1、NumPy库 NumPy是Python开源的数值计算扩展工具,它提供了Python对多维数组的支持,能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外,针对数组运算也提供了大量的数学函数库。NumPy是大部分Python科学计算的基础,它具有以下功能: (1) 快速高效的多维数据对象ndarray。 (2) 高性能科学计算和数据分析的基础包。 (3) 多维数组(矩阵)具有矢量运算能力,快速、节省空间。 (4) 矩阵运算。无需循环,可完成类似Matlab中的矢量运算。 (5) 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 2、Pandas库 Pandas是一个基于NumPy的数据分析包,它是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法,使用户能快速便捷地处理数据。 Pandas作为强大而高效的数据分析环境中的重要因素之一,具有以下特点:
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