解释Python数据分析库的用途？

Python是一种计算机编程语言，常用于创建网站和软件、自动化任务和分析数据。

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数据分析

数据分析被定义为清理、转换和模型化数据，以找到有用的业务决策信息的过程。数据分析的目标是从数据中提取有用的信息，并基于这些信息做出决策。

在本文中，我们将解释Python数据分析库的用途。

NumPy – 基本科学计算

NumPy是Numerical Python的缩写。n维数组是NumPy最强大的功能。此库还包括基本的线性代数函数、傅里叶变换、高级随机数功能和Fortran、C和C++的积分工具。

NumPy是一个流行的Python数据分析包。NumPy可以加速您的工作流程，与使用NumPy为底层的其他Python生态系统包交互。NumPy于2000年代中期创建，是更早期的一个名为Numeric的包的分支。由于其悠久的历史，几乎所有的Python数据分析或机器学习包都以某种方式使用NumPy。

应用

• 在数据分析中广泛使用
• 创建强大的N维数组
• 用于其他库，如SciPy和scikit-learn的基础。
• 与SciPy和matplotlib组合起来后可以替代MATLAB。

Scipy – 基本科学计算

SciPy是一个Python库，可用于解决各种数学方程和算法。它建立在Numpy库之上，提供更多的选项，如矩阵秩、逆、多项式方程、LU分解等等。使用其高级函数显着降低了代码的复杂性，并有助于更好的数据分析。SciPy是一个交互式Python会话，作为数据处理库，与竞争对手如MATLAB、Octave、R-Lab等竞争。它有广泛的用户友好型、高效的、易于使用的函数，有助于解决数值积分、插值、优化、线性代数和统计等问题。

在Python中使用SciPy库来创建ML模型的优点是还提供了一个强大的编程语言，用于开发较不复杂的程序和应用。

应用

• 多维图像操作。
• 用于解决微分方程和傅里叶变换的优化算法。
• 线性代数。

Pandas – 数据操作和分析

Pandas是其中之一的包，它极大地简化了数据导入和分析。

Pandas旨在将NumPy和matplotlib的功能结合起来，提供一个用户友好的数据分析和可视化工具。除了集成功能外，它还大大提高了使用效率。

Pandas用于执行结构化数据操作和操作。它广泛应用于数据整理和准备。Pandas是相对较新的加入Python的，对于增加数据科学家使用Python的影响有很大作用。

应用

• 数据整理和清理

• 由于它拥有对将CSV文件加载到其数据框格式中的出色支持，因此它非常适合用于数据转换和数据存储的ETL（提取、转换、加载）任务。

• 统计学、金融和神经科学只是少数学术和商业应用之一。

• 日期范围生成、移动窗口、线性回归和日期转换是时间序列特定功能的示例。

Matplotlib – 绘图和可视化

数据可视化是数据科学家所需的基本技能之一。可视化技术能够用于理解和解决大部分业务问题。探索性数据分析（EDA）和图形绘图是可视化的两个主要组成部分。有效的可视化可以帮助用户理解数据模式，并更有效地解决业务问题。另一个可视化的好处是，它将复杂的数据降为更易理解的格式。

Matplotlib可用于创建各种图形，从直方图到折线图到热图。要在线使用这些绘图功能，请在ipython笔记本中使用Pylab功能（ipython笔记本－pylab=inline）。如果忽略了inline选项，pylab会将ipython环境转换为类似Matlab的环境。

应用

• 变量相关性分析

• 显示模型的95%置信区间。

• 异常值检测等散点图。

• 可视化数据分布以获得即时洞见。

Scikit-learn – 机器学习和数据挖掘

Scikit是广泛用于机器学习的SciPy工具包。Scikit是用于特定任务（如机器学习或图像处理）的专门工具包。Scikit-learn和Scikit-image是用于此的两个专门包。该包包含用于处理涉及机器学习和图像处理的过程的有用算法集合。

程序员和软件开发人员广泛使用Scikits。Scikit-learn甚至被视为基于Python的机器学习的支柱之一。可以使用它创建不同的模型，准备和评估数据，甚至执行后模型分析。

应用

• 聚类

• 分类

• 回归

• 模型选择

• 降维

StatsModels – 统计建模、测试和分析

Statsmodels是统计建模工具。它是一个Python模块，可让您探索数据、估计统计模型并运行统计测试。对于每种类型的数据和估计，都提供了一套全面的描述性统计、统计测试、绘图函数和结果统计信息。

Seaborn – 用于统计数据可视化

Seaborn是基于Matplotlib的免费开源数据可视化库。由于其高级接口用于绘制优美且信息丰富的统计图形，许多数据科学家更喜欢Seaborn而不是Matplotlib。

Seaborn具有简单的功能，可以让您专注于图形绘制和学习如何绘制它。 Seaborn是必须掌握的库。

Seaborn的目标是使可视化成为数据探索和理解的核心部分。

结论

本文讲解了Python中用于数据分析的不同类型的库，同时我们学习了它们的应用。