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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Python常用数据分析模块原理解析由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
前言 。
python是一门优秀的编程语言，而是python成为数据分析软件的是因为python强大的扩展模块。也就是这些python的扩展包让python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等诸多强大的模块，在结合上ipython交互工具 ，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力，让python成为完整的数据分析工具.
numpy 。
官网：https://www.scipy.org/ 。
NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而灵活的大数据集容器。可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算，比python自带的数组以及元组效率更高，其语法跟变量元素之间的运算一样，无需进行循环操作.
在使用python进行数据分析的过程中，我们大部分时候是不会直接使用numpy包，而是其他包要用到numpy。可以说numpy是整个python数据分析工作的基石.
举个简单的案例，我们要计算100000个随机数的值，如果传统编程需要写循环，用了2.2s，而使用numpy数据结构，则可以进行向量化操作，无需循环，只需要28.2ms节约大量时间.
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|
In [
1
]:
import
numpy
In [
2
]: my_arr
=
np.arange(
1000000
)
In [
3
]: my_list
=
list
(
range
(
1000000
))
In [
4
]:
%
time
for
_
in
range
(
10
): my_arr2
=
my_arr
*
2
Wall time:
28.2
ms
In [
5
]:
%
time
for
_
in
range
(
10
): my_list2
=
[x
*
2
for
x
in
my_list]
Wall time:
2.2
s
|
pandas 。
官网：https://pandas.pydata.org/ 。
Python Data Analysis Library，可根据需要帮助组织各种参数的数据。pandas基于numpy底层数据结构。让python成为类似Excel，R等统计学软件，主要就是pandas的功劳。pandas在python中实现了各种数据的计算 ，分组计算，添加删除，排序，筛选，抽样等都能工作。使Pandas成为数据科学家中最受欢迎的库.
pandas主要包含两种数据结构：Series与DataFrame。Series是一种类似于以为数组的对象，它由一组数据以及与之相关的数据标签组成，仅有一组数据即可产生最简单的Series。Series类似于R中的向量，属于以为数据。Series可以构成二维的DataFrame。行为记录值，列为观测值。如果熟悉R中的数据框DataFrame，在使用pandas则会轻松上手，因为作者自己说pandas的DataFrame就是模仿R的数据框.
scipy 。
官网：https://www.scipy.org/ 。
scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。 Scipy是由针对特定任务的子模块组成:
matplotlib 。
官网：https://matplotlib.org/ 。
matplotlib是python中优秀的数据可视化的包，根据命名就可以看到，它其实是一个matlib的plot库，也就是利用python将matlib的绘图功能实现了一遍。如果你熟悉matlib绘图，那么将直接上手。matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包，如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）.
plotnine 。
官网：https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/ 。
如果你不熟悉matlib，而是从R转到python，可能不太喜欢matplotlib的绘图模式和风格，觉得不如R绘图方便。而且R还有ggplot2包。那么plotnine则是将ggplot2移植到python上，在python上完全重现ggplot2的功能。如果你熟悉ggplot2的语法，直接上手。不过，我倒是觉得这个工作意义不大，这属于重新发明轮子，后面如果ggplot2在更新了，二者之间还是会有一些差别，用户会有些困扰。当然，这样的问题仁者见仁，愚者见愚。聊胜于无，如果想在 python环境中完成全部工作，有了这个包还是非常不错的.
scikit-learn 。
官网：https://scikit-learn.org/stable/ 。
有很多人不是天天喜欢三句话不离大数据，机器学习，人工智能吗。那么scikit-learn则是完成python大数据机器学习的包。scikit-Learn是python数据分析中非常重要的一个模块，它是一个基于NumPy和SciPy构建的开源机器学习工具包。 它具有常用的ML算法，可用于预处理，分类，回归以及聚类。算法包括[支持向量机]( support vector machines，ridge回归， 网格搜索算法(Grid Search algorithm) ，k均值聚类等等。另外还有样本数据集。API易学易用。 在几乎所有平台上的良好性能，它在学术和商业用途中都很受欢迎.
其他:
除了以上包之外，python还有很多很多其他有关数据分析的包，不胜枚举，比如图片识别的opencv，google机器学习开源库tensorflow，PyTorch等等，一个崭新的世界等待你去发现。但是前提是前面基础这些包熟悉了，以及有最核心的计算机以及统计学基础，否则就是无水之源，无木之本，你所谓的人工智能，只能是人工智障.
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://www.cnblogs.com/zwhy8/p/13329881.html 。
最后此篇关于Python常用数据分析模块原理解析的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python常用数据分析模块原理解析的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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