本篇内容介绍了“用Python做数据分析的工具有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！官网：http://www.numpy.org/Numpy库是Python数值计算的基石。它提供了多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。主要包括以下内容：快速、高效的多维数组对象ndarray基于元素的数组计算或者数组间的数学操作函数用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成成熟的C语言API，拓展代码官网：https://www.scipy.org/这个库是Python科学计算领域内针对不同标准问题域的包集合，主要包括以下内容：integrate:数值积分例程和微分方程求解器linalg：线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解optimize：函数优化器和求根算法signal:信号处理工具sparse:稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器special：SPECFUN的包装其stats：标准的连续和离散概率分布Scipy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的科学计算基础。官网： http://pandas.pydata.org/Pandas提供了高级数据结构和函数，使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。Pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理解相结合。提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。Pandas是数据分析和处理工作中，实际使用占比最多的工具，使用频率最高，也是本教程的主要介绍内容。官网：https://matplotlib.org/matplotlib是最流行的用于制图以及其它数据可视化的Python库。在基于Python的数据可视化工作中，这个库是行业默认选择，虽然也有其它可视化库，但matplotlib依然是使用最为广泛，并且与生态系统的其它库良好整合。此工具是本教材主要介绍内容之一，实际上，学会了这个工具，其它可视化库，甚至Matlab绘图，基本套路都是类似的，可以一通百通。官网：https://jupyter.org/基于Python的交互式编程环境有IPython、IPython notebook以及Jupyter notebook。但如果对于数据分析、处理、机器学习等相关工作，我强烈推荐基于web的Jupyter note 香港云主机book。这个代码测试、开发、编辑、文字工具，真的是谁用谁知道，并且也是本教程的主要内容之一，吐血推荐！官网：https://scikit-learn.org/stable/如果说基于Python的机器学习，那么首推必须是scikit-learn库，属于必学工具！它主要包括以下子模块：分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等回归：Lasso、岭回归等聚类：k-means、谱聚类等降维：PCA、特征选择、矩阵分解等模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵等预处理：特征提取、正态化其它有用的工具和数据集“用Python做数据分析的工具有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注开发云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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