1.NumPy数值计算

NumPy是使用Python进行科学计算的基础包,Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库,且其数据类型对Python数据分析十分有用。它包含:

一个强大的N维数组对象

复杂的(广播)功能

用于集成C / C ++和Fortran代码的工具

有用的线性代数,傅里叶变换和随机数功能

作用:这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。

numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。

2.pandas数据处理

pandas 是python的一个数据分析包,是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。数据结构如下:

Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型,字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。

Time- Series:以时间为索引的Series。

DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。

作用:该工具是为了解决数据分析任务而创建的。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。Pandas是Python的一个数据分析包,Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来,因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。Pandas是进行数据清晰/整理的最好工具。

3.matplotlib数据可视化

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库,是主要用于绘制数据图表的Python库,提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口,可以方便用户轻松掌握图形的格式,绘制各类可视化图形。使用Matplotlib,可以定制所做图表的任一方面。他支持所有操作系统下不同的GUI后端,并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试,如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。 Matplotlib有一套允许定制各种属性的默认设置,可以控制Matplotlib中的每一个默认属性:图像大小、每英寸点数、线宽、色彩和样式、子图、坐标轴、网个属性、文字和文字属性。

作用:是基于Numpy的一套Python包,这个包提供了吩咐的数据绘图工具,主要用于绘制一些统计图形。Matplotlib是Python的一个可视化模块,他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。

4.sciPy科学计算

SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等.

SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合,包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等,这些对数据分析和挖掘十分有用。

Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包,它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy,并提供许多对用户友好的和有效的数值例程,如数值积分和优化。

5.Scrapy爬虫

Scrapy是专门为爬虫而生的工具,具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能,可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。

6.scikit-learn机器学习

Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包,提供了完善的机器学习工具箱,支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库,其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。

Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块,基于BSD开源许可证。

Scikit-Learn的安装需要Numpy Scopy Matplotlib等模块,Scikit-Learn的主要功能分为六个部分,分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。

Scikit-Learn自带一些经典的数据集,比如用于分类的iris和digits数据集,还有用于回归分析的boston house prices数据集。该数据集是一种字典结构,数据存储在.data成员中,输出标签存储在.target成员中。Scikit-Learn建立在Scipy之上,提供了一套常用的机器学习算法,通过一个统一的接口来使用,Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法。

Scikit-Learn还有一些库,比如:用于自然语言处理的Nltk、用于网站数据抓取的Scrappy、用于网络挖掘的Pattern、用于深度学习的Theano等。

7.Keras深度学习

Keras是深度学习库,人工神经网络和深度学习模型,基于Theano之上,依赖于Numpy和Scipy,利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型,如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。

8.statsmodels统计建模计量经济

Statsmodels是Python的统计建模和计量经济学工具包,包括一些描述统计、统计模型估计和推断。

总之,

Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy;

Python能直接处理数据,而Pandas几乎可以像SQL那样对数据进行控制;

有着绘图工具包Matplotlib,Matplotlib能够对数据和记过进行可视化,快速理解数据;

有着科学计算工具包Scipy;

Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持,Theano提供了升读学习框架(还可以使用CPU加速)。

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