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Python中常用的数据分析工具有哪些

来源：成都粤嵌教育IT技术培训机构时间：2022/3/9 16:16:13

　　本期Python培训教程分享：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培训教程分享：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) 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，、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，提供了地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能便捷地处理数据。
　　
　　Pandas作为强大而的数据分析环境中的重要因素之一，具有以下特点：
　　
　　(1) 一个的DataFrame对象，具有默认和自定义的索引。
　　
　　(2) 用于在内存数据结构和不同文件格式中读取和写入数据，比如CSV和文本文件、 Excel文件及SQL数据库。
　　
　　(3) 智能数据对齐和缺失数据的集成处理。
　　
　　(4) 基于标签的切片、花式索引和大数据集的子集。
　　
　　(5) 可以删除或插入来自数据结构的列。
　　
　　(6) 按数据分组进行聚合和转换。
　　
　　(7) 高性能的数据合并和连接。
　　
　　(8) 时间序列功能。
　　
　　Python与Pandas在各种学术和商业领域中都有应用，包括金融、神经科学、经济学、统计学、广告、网络分析等。
　　
　　3、Matplotlib库
　　
　　Matplotlib是一个用在 Python中绘制数组的2D 图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中较出色的绘图库。
　　
　　Matplotlib主要用纯Python语言进行编写，但它大量使用NumPy 和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。
　　
　　4、Seaborn库
　　
　　Seaborn是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，它提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。
　　
　　注意：
　　
　　上面介绍的这些库都已经在安装Anaconda时进行了下载，后期可以直接使用import导入使用。
　　
　　5、NLTK库
　　
　　NLTK被称为“使用Python进行教学和计算语言学工作的工具”，以及“用自然语言进行游戏的神奇图书馆”。
　　
　　NLTK是一个持平的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源(如WordNet)提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论论坛。

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