导读 python有强大的第三方库,广泛用于数据分析,数据挖掘、机器学习等领域,下面小编整理了python数据挖掘的一些常用库,希望对各位小伙伴学习python数据挖掘有所帮助。

1. Numpy

能够提供数组支持,进行矢量运算,并且高效地处理函数,线性代数处理等。提供真正的数组,比起python内置列表来说, Numpy速度更快。同时,Scipy、Matplotlib、Pandas等库都是源于 Numpy。因为 Numpy内置函数处理数据速度与C语言同一级别,建议使用时尽量用内置函数。

2. Scipy

基于Numpy,能够提供了真正的矩阵支持,以及大量基于矩阵的数值计算模块,包括:插值运算,线性代数、图像信号,快速傅里叶变换、优化处理、常微分方程求解等。

3. Pandas

源于NumPy,提供强大的数据读写功能,支持类似SQL的增删改查,数据处理函数非常丰富,并且支持时间序列分析功能,灵活地对数据进行分析与探索,是python数据挖掘,必不可少的工具。

Pandas基本数据结构是Series和DataFrame。Series是序列,类似一维数组,DataFrame相当于一张二维表格,类似二维数组,DataFrame的每一列都是一个Series。

4. Matplotlib

数据可视化最常用,也是醉好用的工具之一,python中著名的绘图库,主要用于2维作图,只需简单几行代码可以生成各式的图表,例如直方图,条形图,散点图等,也可以进行简单的3维绘图。

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn源于NumPy、Scipy和Matplotlib,是一 款功能强大的机器学习python库,能够提供完整的学习工具箱(数据处理,回归,分类,聚类,预测,模型分析等),使用起来简单。不足是没有提供神经网络,以及深度学习等模型。

6. Keras

基于Theano的一款深度学习python库,不仅能够用来搭建普通神经网络,还能建各种深度学习模型,例如:自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等,重要的是,运行速度几块,对搭建各种神经网络模型的步骤进行简化,能够允许普通用户,轻松地搭建几百个输入节点的深层神经网络,定制程度也非常高。

7. Genism

Genism主要用来处理语言方面的任务,如文本相似度计算、LDA、Word2Vec等。

8. TensorFlow

google开源的数值计算框架,采用数据流图的方式,可灵活搭建深度学习模型。

原文来自:https://developer.51cto.com/art/202007/620781.htm

本文地址:https://www.linuxprobe.com/python-data-mining-tools.html编辑:冯瑞涛,审核员:清蒸github

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