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扣丁學(xué)堂簡述玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析的七款Python必知必會(huì)工具

2018-08-03 14:24:14 1255瀏覽

如今學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的小伙伴越來越多了，但是如何學(xué)習(xí)每個(gè)人的看法不同，對工具的掌握每個(gè)人也不同，本篇文章扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)小編和大家分享一下玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析的七款Python必知必會(huì)工具，對大數(shù)據(jù)感興趣的小伙伴下面就隨小編一起來了解一下吧。

IPython

IPython是一個(gè)在多種編程語言之間進(jìn)行交互計(jì)算的命令行shell，最開始是用python開發(fā)的，提供增強(qiáng)的內(nèi)省，富媒體，擴(kuò)展的shell語法，tab補(bǔ)全，豐富的歷史等功能。IPython提供了如下特性：

更強(qiáng)的交互shell(基于Qt的終端)

一個(gè)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

支持交互數(shù)據(jù)可視化和圖形界面工具

靈活，可嵌入解釋器加載到任意一個(gè)自有工程里

簡單易用，用于并行計(jì)算的高性能工具

GraphLabGreate

GraphLabGreate是一個(gè)Python庫，由C++引擎支持，可以快速構(gòu)建大型高性能數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

這有一些關(guān)于GraphLabGreate的特點(diǎn)：

可以在您的計(jì)算機(jī)上以交互的速度分析以T為計(jì)量單位的數(shù)據(jù)量。

在單一平臺(tái)上可以分析表格數(shù)據(jù)、曲線、文字、圖像。

最新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括深度學(xué)習(xí)，進(jìn)化樹和factorizationmachines理論。

可以用HadoopYarn或者EC2聚類在你的筆記本或者分布系統(tǒng)上運(yùn)行同樣的代碼。

借助于靈活的API函數(shù)專注于任務(wù)或者機(jī)器學(xué)習(xí)。

在云上用預(yù)測服務(wù)便捷地配置數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

為探索和產(chǎn)品監(jiān)測創(chuàng)建可視化的數(shù)據(jù)。

Pandas

pandas是一個(gè)開源的軟件，它具有BSD的開源許可，為Python編程語言提供高性能，易用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。在數(shù)據(jù)改動(dòng)和數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，Python早已名聲顯赫，但是在數(shù)據(jù)分析與建模方面，Python是個(gè)短板。Pands軟件就填補(bǔ)了這個(gè)空白，能讓你用Python方便地進(jìn)行你所有數(shù)據(jù)的處理，而不用轉(zhuǎn)而選擇更主流的專業(yè)語言，例如R語言。

整合了勁爆的IPyton工具包和其他的庫，它在Python中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的開發(fā)環(huán)境在處理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands不會(huì)執(zhí)行重要的建模函數(shù)超出線性回歸和面板回歸;對于這些，參考statsmodel統(tǒng)計(jì)建模工具和scikit-learn庫。為了把Python打造成頂級的統(tǒng)計(jì)建模分析環(huán)境，我們需要進(jìn)一步努力，但是我們已經(jīng)奮斗在這條路上了。

PuLP

線性編程是一種優(yōu)化，其中一個(gè)對象函數(shù)被最大程度地限制了。PuLP是一個(gè)用Python編寫的線性編程模型。它能產(chǎn)生線性文件，能調(diào)用高度優(yōu)化的求解器，GLPK，COINCLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，來求解這些線性問題。

Matplotlib

matplotlib是基于Python的2D(數(shù)據(jù))繪圖庫，它產(chǎn)生(輸出)出版級質(zhì)量的圖表，用于各種打印紙質(zhì)的原件格式和跨平臺(tái)的交互式環(huán)境。matplotlib既可以用在python腳本，python和ipython的shell界面(alaMATLAB?或Mathematica?)，web應(yīng)用服務(wù)器，和6類GUI工具箱。

matplotlib嘗試使容易事情變得更容易，使困難事情變?yōu)榭赡?。你只需要少量幾行代碼，就可以生成圖表，直方圖，能量光譜(powerspectra)，柱狀圖，errorcharts，散點(diǎn)圖(scatterplots)等。

為簡化數(shù)據(jù)繪圖，pyplot提供一個(gè)類MATLAB的接口界面，尤其是它與IPython共同使用時(shí)。對于高級用戶，你可以完全定制包括線型，字體屬性，坐標(biāo)屬性等，借助面向?qū)ο蠼涌诮缑?，或?xiàng)MATLAB用戶提供類似(MATLAB)的界面。

Scikit-Learn

Scikit-Learn是一個(gè)簡單有效地?cái)?shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工具(庫)。關(guān)于最值得一提的是，它人人可用，重復(fù)用于多種語境。它基于NumPy，SciPy和mathplotlib等構(gòu)建。Scikit采用開源的BSD授權(quán)協(xié)議，同時(shí)也可用于商業(yè)。Scikit-Learn具備如下特性：

分類(Classification)–識(shí)別鑒定一個(gè)對象屬于哪一類別回歸(Regression)–預(yù)測對象關(guān)聯(lián)的連續(xù)值屬性聚類(Clustering)–類似對象自動(dòng)分組集合降維(DimensionalityReduction)–減少需要考慮的隨機(jī)變量數(shù)量模型選擇(ModelSelection)–比較、驗(yàn)證和選擇參數(shù)和模型預(yù)處理(Preprocessing)–特征提取和規(guī)范化。

Spark

Spark由一個(gè)驅(qū)動(dòng)程序構(gòu)成，它運(yùn)行用戶的main函數(shù)并在聚類上執(zhí)行多個(gè)并行操作。Spark最吸引人的地方在于它提供的彈性分布數(shù)據(jù)集(RDD)，那是一個(gè)按照聚類的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分區(qū)的元素的集合，它可以在并行計(jì)算中使用。RDDs可以從一個(gè)Hadoop文件系統(tǒng)中的文件(或者其他的Hadoop支持的文件系統(tǒng)的文件)來創(chuàng)建，或者是驅(qū)動(dòng)程序中其他的已經(jīng)存在的標(biāo)量數(shù)據(jù)集合，把它進(jìn)行變換。用戶也許想要Spark在內(nèi)存中永久保存RDD，來通過并行操作有效地對RDD進(jìn)行復(fù)用。最終，RDDs無法從節(jié)點(diǎn)中自動(dòng)復(fù)原。

Spark中第二個(gè)吸引人的地方在并行操作中變量的共享。默認(rèn)情況下，當(dāng)Spark在并行情況下運(yùn)行一個(gè)函數(shù)作為一組不同節(jié)點(diǎn)上的任務(wù)時(shí)，它把每一個(gè)函數(shù)中用到的變量拷貝一份送到每一任務(wù)。有時(shí)，一個(gè)變量需要被許多任務(wù)和驅(qū)動(dòng)程序共享。Spark支持兩種方式的共享變量：廣播變量，它可以用來在所有的節(jié)點(diǎn)上緩存數(shù)據(jù)。另一種方式是累加器，這是一種只能用作執(zhí)行加法的變量，例如在計(jì)數(shù)器中和加法運(yùn)算中。

以上就是扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)在線學(xué)習(xí)小編給大家分享的玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)分析的七款Python必知必會(huì)工具，希望對小伙伴們有所幫助，想要了解更多關(guān)于大數(shù)據(jù)方面內(nèi)容的小伙伴可以登錄扣丁學(xué)堂官網(wǎng)咨詢，扣丁學(xué)堂有專業(yè)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班邀請有理想的你加入?？鄱W(xué)堂不僅有專業(yè)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班供大家學(xué)習(xí)，還有與時(shí)俱進(jìn)的課程體系和大量的大數(shù)據(jù)在線視頻教程讓學(xué)員免費(fèi)觀看學(xué)習(xí)，想要學(xué)好大數(shù)據(jù)的小伙伴快到扣丁學(xué)堂來了解詳情吧。扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)群：209080834。

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