編譯姚佳靈康欣非常歡迎你個(gè)人把這篇內(nèi)容轉(zhuǎn)發(fā)到朋友圈, 至于其他的機(jī)構(gòu)或者是自媒體想要轉(zhuǎn)載的話, 那就一定要在后面留言并且申請(qǐng)獲得授權(quán)才行。如果你已經(jīng)決定把作為你的編程語(yǔ)言, 那么你腦海里的下一個(gè)問(wèn)題將會(huì)是: “進(jìn)行數(shù)據(jù)分析有哪些庫(kù)可用呢? ”。市面上存在眾多被用于執(zhí)行數(shù)據(jù)分析工作的代碼庫(kù), 然而你完全無(wú)需感到憂慮, 因?yàn)閷?duì)于你來(lái)說(shuō), 并不需要費(fèi)力去通曉所有那些具備使用條件的工具框架。你僅僅需要熟悉五個(gè)特定的庫(kù)項(xiàng)范疇, 便足以高效解決日常中絕大多數(shù)的分析性任務(wù)場(chǎng)景。接下來(lái)我們不妨對(duì)這一批包括的五個(gè)主要庫(kù)分別展開(kāi)基礎(chǔ)層面的簡(jiǎn)要概括說(shuō)明工作進(jìn)程, 并且同時(shí)還將為你個(gè)人提供出一些關(guān)于如何進(jìn)一步深入學(xué)習(xí)掌握這些核心內(nèi)容的最優(yōu)路徑指南資源。關(guān)于科學(xué)計(jì)算這件事兒, 因?yàn)樗鼧?gòu)成了那些被搭建在更高層級(jí)之上的各種工具的基礎(chǔ)底座, 所以對(duì)于這個(gè)問(wèn)題來(lái)說(shuō), 它的重要性是非常突出的, 具體來(lái)講的話, 下面是它所提供的一些功能情況描述。1. 它是這樣一種東西, 叫做N維數(shù)組, 這種多位的數(shù)組用起來(lái)特別快, 也特別高效, 它能節(jié)省計(jì)算機(jī)里的內(nèi)存空間, 它還提供了一種功能, 能夠直接對(duì)那些數(shù)據(jù)做一次性的、整體的數(shù)學(xué)計(jì)算。2. 你是完全可以做到不用去搞循環(huán)這一套, 就直接對(duì)整個(gè)數(shù)組里面的數(shù)據(jù)行進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)學(xué)運(yùn)算的。3. 它非常方便向外部庫(kù)傳遞數(shù)據(jù), 這些外部庫(kù)是用一些較低級(jí)別的語(yǔ)言編寫(xiě)的, 比如C語(yǔ)言或者C語(yǔ)言。它同樣也非常方便讓這些外部庫(kù)將返回的數(shù)據(jù)以Numpy數(shù)組這樣的形式呈現(xiàn)出來(lái)。NumPy這個(gè)工具本身不提供所謂的高級(jí)數(shù)據(jù)分析功能, 不過(guò), 只要你能夠真正弄懂什么是NumPy數(shù)組, 同時(shí)也搞清楚了面向數(shù)組的計(jì)算到底是怎么回事兒, 這種理解就能幫到你。有了它, 你就能使用類似于之類的那些工具了, 并且用起來(lái)會(huì)更加有效。教程1. 我們對(duì)Numpy這個(gè)庫(kù)做出了一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。2. 這個(gè)教程是極其出色的, 它所關(guān)注的主要內(nèi)容是完全集中在Numpy的可用性上面的。SciPy庫(kù)的構(gòu)建是離不開(kāi)NumPy的, 因?yàn)镾ciPy要依賴于NumPy庫(kù)。NumPy能夠提供非常便捷且快速的、用于處理N維向量數(shù)組的操作功能。SciPy庫(kù)本身就是建立在和NumPy數(shù)組協(xié)同工作的基礎(chǔ)之上的, 它為用戶提供了一些非常友好的、并且十分高效的數(shù)值運(yùn)算例程, 比如說(shuō), 包括數(shù)值積分和優(yōu)化等內(nèi)容在內(nèi)的部分。此外, Sci中還專門提供了相應(yīng)的模塊, 這些模塊可以解決優(yōu)化問(wèn)題、線性代數(shù)計(jì)算、積分運(yùn)算以及其他多種在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中需要進(jìn)行的常規(guī)任務(wù)。教程我實(shí)在是難以找到更為精良的資源了畢竟這份教程便是學(xué)習(xí)Scipy的最為絕佳的最佳之選。它里面包含了高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu), 還有那些能夠讓數(shù)據(jù)分析變得快速、又簡(jiǎn)單的工具。這個(gè)東西是建立在NumPy上面來(lái)的。這樣一來(lái), 以NumPy為中心的應(yīng)用程序就變得簡(jiǎn)單了。1. 這是一種帶有坐標(biāo)軸的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu), 它支持自動(dòng)或者明確的數(shù)據(jù)對(duì)齊操作。這樣做可以有效防止因?yàn)閿?shù)據(jù)沒(méi)有對(duì)齊而產(chǎn)生的常見(jiàn)錯(cuò)誤, 同時(shí)也可以避免因處理來(lái)自不同來(lái)源且采用不同索引的數(shù)據(jù)而引發(fā)的常見(jiàn)問(wèn)題。2. 通過(guò)使用這種方法, 可以更輕松地對(duì)那些存在缺失情況的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的加工和處理。3. 把那些在流行數(shù)據(jù)庫(kù), 比如基于SQL的數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中, 能夠找得到的關(guān)系操作部分給合并到一起。它是用來(lái)做數(shù)據(jù)的清洗和整理的最好工具。教程1. 快速入門2. Essa 制作了一系列以講解為目標(biāo)的視頻內(nèi)容。觀看這些視頻能夠有效地幫助你熟悉核心要點(diǎn)。3. 此外, 千萬(wàn)不要錯(cuò)過(guò)Shane所提供的教程視頻, 該視頻針對(duì)Numpy和Scipy進(jìn)行了全面而詳盡的講解。這是一個(gè)可視化的功能模塊, 它能夠讓用戶非常容易地制作出線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他類型的專業(yè)圖形, 并且在使用的時(shí)候, 用戶可以定制圖表的任意一個(gè)方面, 當(dāng)在中使用的時(shí)候, 還具有一些互動(dòng)性的操作功能, 比如縮放畫(huà)面或者平移視角。它能夠在各種操作系統(tǒng)上面, 支持那些不一樣的GUI后端。并且它還能把圖形輸出成常見(jiàn)的矢量圖和圖形格式。比如說(shuō)像PDF、SVG、JPG、PNG、BMP還有GIF這些都算是常見(jiàn)地格式。教程1. 在您的那個(gè)站點(diǎn)上面, 存在著一個(gè)相當(dāng)好的教程。2. 推薦由 Packt 出版社出版的這一本操作寶典, 對(duì)于初學(xué)者而言, 此書(shū)的質(zhì)量確實(shí)是非常優(yōu)秀的。-learn-learn是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的模塊。它建立在Scipy之上提供了一套常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法讓使用者通過(guò)一個(gè)統(tǒng)一的接口來(lái)使用。-learn有助于你迅速地在你的數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)流行的算法。只要你去看一下那個(gè)名為的地方所提供的算法列表, 你就會(huì)立即意識(shí)到, 這其中包括了許許多多用于標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的工具, 諸如集群分析、判別歸類以及回歸預(yù)測(cè)等等。教程1. -learn入門2. 這句話來(lái)源于教程。:)結(jié)束語(yǔ)除此之外, 還存在一些其他的庫(kù), 比如, 用來(lái)做自然語(yǔ)言處理的 nltk, 用來(lái)抓網(wǎng)站數(shù)據(jù)的, 用來(lái)搞網(wǎng)絡(luò)挖掘的, 還有用來(lái)深度學(xué)習(xí)的?？墒? 要是你剛開(kāi)始起步進(jìn)入學(xué)習(xí)狀態(tài)的話, 我是覺(jué)得應(yīng)該去提前對(duì)下面所列出的這五個(gè)庫(kù)進(jìn)行熟悉工作。我講過(guò)了。那些個(gè)教材, 全都特別地合適于我們這些剛?cè)腴T的人去學(xué)習(xí)的。但是在大家開(kāi)始動(dòng)手去學(xué)習(xí)這些教材之前。必須要對(duì)那個(gè)編程語(yǔ)言里頭最基礎(chǔ)的那些知識(shí)點(diǎn)先要做到有一個(gè)熟悉的感覺(jué)。