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作者：劉早起早起 來源：早起Python 本文對(duì)python中在數(shù)據(jù)分析中需要掌握的庫進(jìn)行了整理，一起來看看吧！
數(shù)據(jù)獲取 Selenium
數(shù)據(jù)獲取 Scrapy Scrapy是Python開發(fā)的一個(gè)快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站點(diǎn)并從頁面中提取結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。其吸引人的地方在于任何人都可以根據(jù)需求方便的修改。它也提供了多種類型爬蟲的基類，如BaseSpider、sitemap爬蟲等，最新版本又提供了web2.0爬蟲的支持。我們可以啟用選擇器（例如XPath，CSS）從網(wǎng)頁中提取數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)獲取 Beautiful Soup
數(shù)據(jù)清洗 Selenium 數(shù)據(jù)清洗 NumPy NumPy(Numerical Python) 是 Python 語言的一個(gè)擴(kuò)展程序庫，支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。對(duì)數(shù)組執(zhí)行數(shù)學(xué)運(yùn)算和邏輯運(yùn)算時(shí)，NumPy 是非常有用的。在用 Python 對(duì) n 維數(shù)組和矩陣進(jìn)行運(yùn)算時(shí)，NumPy 提供了大量有用特征。 數(shù)據(jù)清洗 Pandas pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas 納入了大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。你很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)，它是使Python成為強(qiáng)大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一。 數(shù)據(jù)可視化 Matplotlib matplotlib是受MATLAB的啟發(fā)構(gòu)建的。MATLAB是數(shù)據(jù)繪圖領(lǐng)域廣泛使用的語言和工具。MATLAB語言是面向過程的。利用函數(shù)的調(diào)用，MATLAB中可以輕松的利用一行命令來繪制，然后再用一系列的函數(shù)調(diào)整結(jié)果。它有一套完全仿照MATLAB的函數(shù)形式的繪圖接口，在matplotlib.pyplot模塊中。這套函數(shù)接口方便MATLAB用戶過度到matplotlib。 數(shù)據(jù)可視化 Pyecharts
數(shù)據(jù)建模 Scikit-learn scikit-learn包含眾多頂級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，主要有六大基本功能，分別是分類、回歸、聚類、數(shù)據(jù)降維、模型選擇和數(shù)據(jù)預(yù)處理。scikit-learn擁有非?；钴S的用戶社區(qū)，基本上其所有的功能都有非常詳盡的文檔供用戶查閱。可以研讀scikit-learn的用戶指南及文檔，對(duì)其算法的使用有更充分的了解。 數(shù)據(jù)建模 Pytorch PyTorch是美國互聯(lián)網(wǎng)巨頭Facebook在深度學(xué)習(xí)框架Torch的基礎(chǔ)上使用Python重寫的一個(gè)全新的深度學(xué)習(xí)框架，它更像NumPy的替代產(chǎn)物，不僅繼承了NumPy的眾多優(yōu)點(diǎn)，還支持GPUs計(jì)算，在計(jì)算效率上要比NumPy有更明顯的優(yōu)勢；不僅如此，PyTorch還有許多高級(jí)功能，比如擁有豐富的API，可以快速完成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的搭建和訓(xùn)練。 數(shù)據(jù)建模 Tensorflow TensorFlow是一個(gè)采用數(shù)據(jù)流圖（data flow graphs），用于數(shù)值計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開源軟件庫。節(jié)點(diǎn)（Nodes）在圖中表示數(shù)學(xué)操作，圖中的線（edges）則表示在節(jié)點(diǎn)間相互聯(lián)系的多維數(shù)據(jù)數(shù)組，即張量（tensor）。它靈活的架構(gòu)讓你可以在多種平臺(tái)上展開計(jì)算，例如臺(tái)式計(jì)算機(jī)中的一個(gè)或多個(gè)CPU（或GPU），服務(wù)器，移動(dòng)設(shè)備等等。 模型檢查 Lime
LIME能夠解釋所有我們可以獲得預(yù)測概率的模型(在R中，也就是每一個(gè)與預(yù)測(type=“prob”)一起工作的模型)。它利用了這樣一個(gè)事實(shí)，即線性模型很容易解釋，因?yàn)樗鼈兓谔卣骱皖悩?biāo)簽之間的線性關(guān)系：將復(fù)模型函數(shù)用局部擬合線性模型逼近原訓(xùn)練集的排列。 音頻數(shù)據(jù)處理 Librosa
librosa是一個(gè)非常強(qiáng)大的python語音信號(hào)處理的第三方庫，用于音頻、音樂分析、處理和些常見的時(shí)頻處理、特征提取、繪制聲音圖形等功能應(yīng)有盡有，功能十分強(qiáng)大。學(xué)會(huì)librosa后再也不用用python去實(shí)現(xiàn)那些復(fù)雜的算法了，只需要一句語句就能輕松實(shí)現(xiàn)。 圖像數(shù)據(jù)處理 OpenCV
OpenCV是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的開源工具包，基于C/C++，支持Linux/Windows/MacOS/Android/iOS，并提供了Python，Matlab和Java等語言的接口，因?yàn)槠湄S富的接口，優(yōu)秀的性能和商業(yè)友好的使用許可，不管是學(xué)術(shù)界還是業(yè)界中都非常受歡迎。
圖像數(shù)據(jù)處理 Scikit-imag
scikit-image 是一種開源的用于圖像處理的 Python 包。它包括分割，幾何變換，色彩操作，分析，過濾等算法。它用作集成到python運(yùn)算環(huán)境結(jié)合一些科學(xué)運(yùn)算庫（Numpy，Scipy)
數(shù)據(jù)庫相關(guān) Pymongo
MongoDB是由C++語言編寫的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，是一個(gè)基于分布式文件存儲(chǔ)的開源數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，其內(nèi)容存儲(chǔ)形式類似JSON對(duì)象，它的字段值可以包含其他文檔、數(shù)組及文檔數(shù)組，非常靈活。而要使用python進(jìn)行操作就需要pymongo。
數(shù)據(jù)分析結(jié)果可視化部署 Flask
Flask是一個(gè)輕量級(jí)的可定制框架，使用Python語言編寫，較其他同類型框架更為靈活、輕便、安全且容易上手。另外，F(xiàn)lask還有很強(qiáng)的定制性，用戶可以根據(jù)自己的需求來添加相應(yīng)的功能，在保持核心功能簡單的同時(shí)實(shí)現(xiàn)功能的豐富與擴(kuò)展，其強(qiáng)大的插件庫可以讓用戶實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的網(wǎng)站定制，開發(fā)出功能強(qiáng)大的網(wǎng)站。 數(shù)據(jù)分析結(jié)果可視化部署 Django
Django是高水準(zhǔn)的Python編程語言驅(qū)動(dòng)的一個(gè)開源模型．視圖，控制器風(fēng)格的Web應(yīng)用程序框架，它起源于開源社區(qū)。使用這種架構(gòu)，程序員可以方便、快捷地創(chuàng)建高品質(zhì)、易維護(hù)、數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序。另外，在Django框架中，還包含許多功能強(qiáng)大的第三方插件，使得Django具有較強(qiáng)的可擴(kuò)展性。
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