Python 数据分析工具简介

1：Numpy

Python并没有提供数组功能，列表的速度令人感动，难以接受！Numpy提供了真正数组功能。可对数据进行快速处理，其速度是C语言级别。还是Scipy、Matplotlib、Panda的库依赖。

2：Scipy

提供真正的矩阵，以及大量基于矩阵运算的对象与函数。包含的功能有最优化、线性代数、积分、差值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解和其他工程计算。

3 ：Matplotlib

这是一个绘图库，主要运用于二维绘图库，也可以进行简单三维绘图。让我们可以非常快的用python可视化数据，允许输出达到高质量的图片格式（出版质量）。

4：Pandas

最强大的数据分析工具，支持类似SQL的数据增删改查，且带有丰富的处理函数；支持时间序列分析功能；支持灵活处理数据，基本数据结构是序列与数据框。注重数据的读取、处理、探索。

5：StatsModels

更加注重数据的统计建模分析，支持与Pandas交互。

6：Scikit-Learn

强大的机器学习包，包括数据处理、分类、回归、聚类、预测、建模分析等等。不包括人工神经网络。

7：Keras

一种强大的模型：人工神经网络。在语言处理，图像识别等领域非常重要。是一个基于Theano的强大的深度学习库。

8：Gensim

topic modelling for humans!

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强大的机器学习包，包括数据 处理、分类、回归、聚类、预测、建模分析等等。不包括人工神经网络。

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8：Gensim

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