python在数据分析方面的简介
来源:互联网 发布:火箭发射器升级数据 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 09:01
具体来说,我常用的Python在统计上面的Package有这样一些
1.Numpy与Scipy。这两个包是Python之所以能在数据分析占有一席之地的重要原因。其中Numpy封装了基础的矩阵和向量的操作,而Scipy则在Numpy的基础上提供了更丰富的功能,比如各种统计常用的分布和算法都能迅速的在Scipy中找到。
2.Matplotlib。这个Package主要是用来提供数据可视化的,其功能强大,生成的图标可以达到印刷品质,在各种学术会议里面出镜率不低。依托于Python,可定制性相对于其他的图形库更高。还有一个优点是提供互动化的数据分析,可以动态的缩放图表,用做adhoc analysis非常合适。
3.Scikit Learn。非常好用的Machine Learning库,适合于用于快速定制原型。封装几乎所有的经典算法(神经网络可能是唯一的例外,不过这个有Pylearn2来补充),易用性极高。
4.Python标准库。这里主要是体现了Python处理字符串的优势,由于Python多功能的属性和对于正则表达式的良好支持,用于处理text是在合适不过的了。
1.Numpy与Scipy。这两个包是Python之所以能在数据分析占有一席之地的重要原因。其中Numpy封装了基础的矩阵和向量的操作,而Scipy则在Numpy的基础上提供了更丰富的功能,比如各种统计常用的分布和算法都能迅速的在Scipy中找到。
2.Matplotlib。这个Package主要是用来提供数据可视化的,其功能强大,生成的图标可以达到印刷品质,在各种学术会议里面出镜率不低。依托于Python,可定制性相对于其他的图形库更高。还有一个优点是提供互动化的数据分析,可以动态的缩放图表,用做adhoc analysis非常合适。
3.Scikit Learn。非常好用的Machine Learning库,适合于用于快速定制原型。封装几乎所有的经典算法(神经网络可能是唯一的例外,不过这个有Pylearn2来补充),易用性极高。
4.Python标准库。这里主要是体现了Python处理字符串的优势,由于Python多功能的属性和对于正则表达式的良好支持,用于处理text是在合适不过的了。
基本上就日常使用就涉及这些。符号运算等等也有Sympy和Theano等强力第三方库来支持。总结,Python在你列举这些里面是综合功能最强大的,但是这些功能分散在第三方库里面,没有得到有机的整合,相应的学习成本会较高。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6259a7db0101fjpd.html
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