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扣丁学堂简述玩转数据分析的七款Python必知必会工具

发表于 2018-8-20 13:05:09
如今学习大数据的小伙伴越来越多了,但是如何学习每个人的看法不同,对工具的掌握每个人也不同,本篇文章扣丁学堂大数据培训小编和大家分享一下玩转数据分析的七款Python必知必会工具,对大数据感兴趣的小伙伴下面就随小编一起来了解一下吧。


IPython
IPython是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行shell,最开始是用python开发的,提供增强的内省,富媒体,扩展的shell语法,tab补全,丰富的历史等功能。IPython提供了如下特性:更强的交互shell(基于Qt的终端)一个基于浏览器的记事本,支持代码,纯文本,数学公式,内置图表和其他富媒体支持交互数据可视化和图形界面工具灵活,可嵌入解释器加载到任意一个自有工程里
简单易用,用于并行计算的高性能工具
GraphLabGreate
GraphLabGreate是一个Python库,由C++引擎支持,可以快速构建大型高性能数据产品。
这有一些关于GraphLabGreate的特点:可以在您的计算机上以交互的速度分析以T为计量单位的数据量。在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。最新的机器学习算法包括深度学习,进化树和factorizationmachines理论。可以用HadoopYarn或者EC2聚类在你的笔记本或者分布系统上运行同样的代码。借助于灵活的API函数专注于任务或者机器学习。在云上用预测服务便捷地配置数据产品。为探索和产品监测创建可视化的数据。
Pandas
pandas是一个开源的软件,它具有BSD的开源许可,为Python编程语言提供高性能,易用数据结构和数据分析工具。在数据改动和数据预处理方面,Python早已名声显赫,但是在数据分析与建模方面,Python是个短板。Pands软件就填补了这个空白,能让你用Python方便地进行你所有数据的处理,而不用转而选择更主流的专业语言,例如R语言。
整合了劲爆的IPyton工具包和其他的库,它在Python中进行数据分析的开发环境在处理性能,速度,和兼容方面都性能卓越。Pands不会执行重要的建模函数超出线性回归和面板回归;对于这些,参考statsmodel统计建模工具和scikit-learn库。为了把Python打造成顶级的统计建模分析环境,我们需要进一步努力,但是我们已经奋斗在这条路上了。
PuLP
线性编程是一种优化,其中一个对象函数被最大程度地限制了。PuLP是一个用Python编写的线性编程模型。它能产生线性文件,能调用高度优化的求解器,GLPK,COINCLP/CBC,CPLEX,和GUROBI,来求解这些线性问题。
Matplotlib
matplotlib是基于Python的2D(数据)绘图库,它产生(输出)出版级质量的图表,用于各种打印纸质的原件格式和跨平台的交互式环境。matplotlib既可以用在python脚本,python和ipython的shell界面(alaMATLAB?或Mathematica?),web应用服务器,和6类GUI工具箱。
matplotlib尝试使容易事情变得更容易,使困难事情变为可能。你只需要少量几行代码,就可以生成图表,直方图,能量光谱(powerspectra),柱状图,errorcharts,散点图(scatterplots)等。
为简化数据绘图,pyplot提供一个类MATLAB的接口界面,尤其是它与IPython共同使用时。对于高级用户,你可以完全定制包括线型,字体属性,坐标属性等,借助面向对象接口界面,或项MATLAB用户提供类似(MATLAB)的界面。
Scikit-Learn
Scikit-Learn是一个简单有效地数据挖掘和数据分析工具(库)。关于最值得一提的是,它人人可用,重复用于多种语境。它基于NumPy,SciPy和mathplotlib等构建。Scikit采用开源的BSD授权协议,同时也可用于商业。Scikit-Learn具备如下特性:
分类(Classification)–识别鉴定一个对象属于哪一类别回归(Regression)–预测对象关联的连续值属性聚类(Clustering)–类似对象自动分组集合降维(DimensionalityReduction)–减少需要考虑的随机变量数量模型选择(ModelSelection)–比较、验证和选择参数和模型预处理(Preprocessing)–特征提取和规范化。
Spark
Spark由一个驱动程序构成,它运行用户的main函数并在聚类上执行多个并行操作。Spark最吸引人的地方在于它提供的弹性分布数据集(RDD),那是一个按照聚类的节点进行分区的元素的集合,它可以在并行计算中使用。RDDs可以从一个Hadoop文件系统中的文件(或者其他的Hadoop支持的文件系统的文件)来创建,或者是驱动程序中其他的已经存在的标量数据集合,把它进行变换。用户也许想要Spark在内存中永久保存RDD,来通过并行操作有效地对RDD进行复用。最终,RDDs无法从节点中自动复原。
Spark中第二个吸引人的地方在并行操作中变量的共享。默认情况下,当Spark在并行情况下运行一个函数作为一组不同节点上的任务时,它把每一个函数中用到的变量拷贝一份送到每一任务。有时,一个变量需要被许多任务和驱动程序共享。Spark支持两种方式的共享变量:广播变量,它可以用来在所有的节点上缓存数据。另一种方式是累加器,这是一种只能用作执行加法的变量,例如在计数器中和加法运算中。
以上就是扣丁学堂大数据在线学习小编给大家分享的玩转数据分析的七款Python必知必会工具,希望对小伙伴们有所帮助,想要了解更多关于大数据方面内容的小伙伴可以登录扣丁学堂官网咨询,扣丁学堂有专业的大数据培训班邀请有理想的你加入。扣丁学堂不仅有专业的大数据培训班供大家学习,还有与时俱进的课程体系和大量的大数据在线视频教程让学员免费观看学习,想要学好大数据的小伙伴快到扣丁学堂来了解详情吧。扣丁学堂大数据学习群:209080834。


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