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學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析用哪款工具好

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2022-02-12 15:38:52|已瀏覽:198次

python數(shù)據(jù)分析用哪款工具比較好

一、IPython

       IPython可以用于多種編程語(yǔ)言之間交互計(jì)算的命令行shell。它最初是用Python開發(fā)的,提供了增強(qiáng)的內(nèi)省、富媒體、擴(kuò)展的shell語(yǔ)法、制表符補(bǔ)全、豐富的歷史記錄和其他功能。
       IPython具有以下功能:更強(qiáng)的交互式外殼(基于QT的終端);基于瀏覽器的記事本,支持代碼、純文本、數(shù)學(xué)公式、內(nèi)置圖表和其他富媒體,支持交互式數(shù)據(jù)可視化和圖形界面工具。
它非常靈活,可以通過嵌入式解釋器加載到任何自己的項(xiàng)目中,易于使用的高性能并行計(jì)算工具。
二、Pandas
      Pandas是分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的強(qiáng)大工具集;其使用基于numpy(提供高性能矩陣運(yùn)算);它用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析,并提供數(shù)據(jù)清理功能。Pandas有以下特點(diǎn):
      與Excel的數(shù)據(jù)透視表功能相比,Excel中功能最強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具之一是數(shù)據(jù)透視表,它也可以很容易地在Excel中實(shí)現(xiàn)。帶有正則表達(dá)式的字符串矢量化操作對(duì)pandas中的字符串列執(zhí)行常規(guī)函數(shù)操作,并且提供了大多數(shù)帶有正則表達(dá)式的接口。
      擁有豐富的時(shí)間序列矢量化處理接口、常用數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)功能,包括基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)、分組統(tǒng)計(jì)分析等。集成Matplotlib的通用可視化界面,無(wú)論是series還是dataframe,都支持面向?qū)ο蟮睦L圖界面。
三、Matplotlib
      Matplotlib是一個(gè)基于Python的二維(數(shù)據(jù))圖形庫(kù)。它為各種打印紙?jiān)几袷胶涂缙脚_(tái)交互環(huán)境生成(輸出)出版質(zhì)量圖表。Matplotlib可用于Python腳本、Python和IPython的shell接口、web應(yīng)用服務(wù)器和六種GUI工具箱。
      Matplotlib試圖使簡(jiǎn)單的事情變得容易,使困難的事情成為可能。只需幾行代碼即可生成圖表、直方圖、功率譜、直方圖、誤差圖、散點(diǎn)圖等。為了簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)繪制,pyplot提供了一個(gè)類似matlab的接口,特別是當(dāng)它與IPython一起使用時(shí)。對(duì)于高級(jí)用戶,可以借助面向?qū)ο蟮慕缑孢M(jìn)行完全自定義,包括線型、字體屬性、坐標(biāo)屬性等,也可以為matlab用戶提供類似的(matlab)界面。

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