五个​python数据分析工具

python数据分析工具一:GraphLabGreate

GraphLabGreate是一个Python库,由C++引擎支持,可以快速构建大型高性能数据产品。

这有一些关于GraphLabGreate的特点:

可以在计算机上以交互的速度分析以T为计量单位的数据量。在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。最新的机器学习算法包括深度学习,进化树和factorizationmachines理论。可以用HadoopYarn或者EC2聚类在你的笔记本或者分布系统上运行同样的代码。

借助于灵活的API函数专注于任务或者机器学习。在云上用预测服务便捷地配置数据产品。为探索和产品监测创建可视化的数据。

python数据分析工具二:Pandas

pandas是一个开源的软件,它具有BSD的开源许可,为Python编程语言提供高性能,易用数据结构和数据分析工具。在数据改动和数据预处理方面,Python早已名声显赫,但是在数据分析与建模方面,Python是个短板。Pands软件就填补了这个空白,能让你用Python方便地进行你所有数据的处理,而不用转而选择更主流的专业语言,例如R语言。

在Python中进行数据分析的开发环境在处理性能,速度,和兼容方面都性能卓越。Pands不会执行重要的建模函数超出线性回归和面板回归;对于这些,参考statsmodel统计建模工具和scikit-learn库。为了把Python打造成顶级的统计建模分析环境,我们需要进一步努力,但是我们已经奋斗在这条路上了。

python数据分析工具三:PuLP

线性编程是一种优化,其中一个对象函数被最大程度地限制了。PuLP是一个用Python编写的线性编程模型。它能产生线性文件,能调用高度优化的求解器,GLPK,COINCLP/CBC,CPLEX,和GUROBI,来求解这些线性问题。

python数据分析工具四:Matplotlib

matplotlib是基于Python的2D(数据)绘图库,它产生(输出)出版级质量的图表,用于各种打印纸质的原件格式和跨平台的交互式环境。matplotlib既可以用在python脚本,python和ipython的shell界面(alaMATLAB?或Mathematica?),web应用服务器,和6类GUI工具箱。

matplotlib尝试使容易事情变得更容易,使困难事情变为可能。你只需要少量几行代码,就可以生成图表,直方图,能量光谱(powerspectra),柱状图,errorcharts,散点图(scatterplots)等。

为简化数据绘图,pyplot提供一个类MATLAB的接口界面,尤其是它与IPython共同使用时。对于高级用户,你可以完全定制包括线型,字体属性,坐标属性等,借助面向对象接口界面,或项MATLAB用户提供类似(MATLAB)的界面。

python数据分析工具五:Scikit-Learn

Scikit-Learn是一个简单有效地数据挖掘和数据分析工具(库)。关于最值得一提的是,它人人可用,重复用于多种语境。它基于NumPy,SciPy和mathplotlib等构建。Scikit采用开源的BSD授权协议,同时也可用于商业。Scikit-Learn具备如下特性:

分类(Classification)–识别鉴定一个对象属于哪一类别回归(Regression)–预测对象关联的连续值属性聚类(Clustering)–类似对象自动分组集合降维(DimensionalityReduction)–减少需要考虑的随机变量数量模型选择(ModelSelection)–比较、验证和选择参数和模型预处理(Preprocessing)–特征提取和规范化。

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