Python 資料分析庫的用法詳解？

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Python 是一種計算機程式語言，經常用於建立網站和軟體、自動化任務以及分析資料。

資料分析

資料分析定義為清理、轉換和建模資料的過程，以便為業務決策找到有用的資訊。資料分析的目標是從資料中提取有用的資訊，並根據這些資訊做出決策。

在本文中，我們將解釋如何使用 Python 資料分析庫。

NumPy - 基礎科學計算

NumPy 是 Numerical Python 的縮寫。N 維陣列是 NumPy 最強大的功能。此庫還包括基本的線性代數函式、傅立葉變換、高階隨機數功能以及用於 Fortran、C 和 C++ 的整合工具。

NumPy 是一個流行的 Python 資料分析包。NumPy 允許您加快工作流程並與其他 Python 生態系統包（例如 scikit-learn）互動，這些包在幕後使用 NumPy。NumPy 創建於 21 世紀初，是從一個更古老的包 Numeric 派生出來的。由於其歷史悠久，幾乎所有 Python 的資料分析或機器學習包都以某種方式使用了 NumPy。

應用

• 廣泛用於資料分析
• 構建強大的 N 維陣列
• 它是其他庫（如 SciPy 和 scikit-learn）的基礎。
• 與 SciPy 和 matplotlib 結合使用時，可以替代 MATLAB。

Scipy - 基礎科學計算

SciPy 是一個 Python 庫，可用於解決各種數學方程式和演算法。它構建在 Numpy 庫之上，為查詢科學數學公式提供了更多選項，例如矩陣秩、逆、多項式方程、LU 分解等等。使用其高階函式可以顯著降低程式碼的複雜性，並有助於更好地進行資料分析。SciPy 是一個互動式 Python 會話，用作資料處理庫，與 MATLAB、Octave、R-Lab 等競爭對手競爭。它具有廣泛的使用者友好、高效且易於使用的函式，有助於解決數值積分、插值、最佳化、線性代數和統計等問題。

在 Python 中使用 SciPy 庫建立 ML 模型的優勢在於，它還提供了一種強大的程式語言，用於開發不太複雜的程式和應用程式。

應用

• 多維影像操作。
• 用於求解微分方程和傅立葉變換的最佳化演算法。
• 線性代數。

Pandas - 資料操作和分析

Pandas 是這些包之一，它極大地簡化了資料匯入和分析。

Pandas 的目標是結合 NumPy 和 matplotlib 的功能，提供使用者友好的資料分析和視覺化工具。除了整合之外，它還大大改進了使用效率。

Pandas 用於執行結構化資料操作和處理。它廣泛用於資料清洗和準備。Pandas 相對較晚才新增到 Python 中，並且在提高 Python 在資料科學家中的使用率方面發揮了重要作用。

應用

• 一般的資料整理和清洗

• 因為它對將 CSV 檔案載入到其資料幀格式中具有良好的支援，所以它非常適合用於資料轉換和資料儲存的 ETL（提取、轉換、載入）作業。

• 統計學、金融學和神經科學只是其學術和商業應用中的一部分。

• 日期範圍生成、移動視窗、線性迴歸和日期平移是特定於時間序列的功能示例。

Matplotlib – 繪圖和視覺化

資料視覺化是資料科學家必備技能之一。視覺化技術可用於理解和解決大多數業務問題。探索性資料分析 (EDA) 和圖形圖是視覺化的兩個主要組成部分。有效視覺化幫助使用者理解資料模式並更有效地解決業務問題。視覺化的另一個優勢是它將複雜資料簡化為更易於理解的格式。

Matplotlib 可用於建立各種圖表，從直方圖到線圖到熱圖。要在 ipython notebook 中內聯使用這些繪圖功能，請使用 ipython notebook 中的 Pylab 功能 (-pylab = inline)。如果您忽略內聯選項，pylab 會將 ipython 環境轉換為類似 Matlab 的環境。

應用

• 變數相關性分析

• 顯示模型的 95% 置信區間。

• 使用散點圖等進行異常值檢測。

• 視覺化資料分佈以獲得即時見解。

Scikit-learn – 機器學習和資料探勘

SciPy 工具包（也稱為 scikits）廣泛用於機器學習。scikit 是一個專門的工具包，用於執行特定任務，例如機器學習或影像處理。Scikit-learn 和 Scikit-image 是為此使用的兩個專用包。該包包含一系列有用的演算法，用於處理機器學習和影像處理中涉及的過程。

Scikits 廣泛用於程式設計師和軟體開發人員。Scikit-learn 甚至被認為是基於 Python 的機器學習的支柱之一。這可以用於建立各種模型、準備和評估資料，甚至執行模型後分析。

應用

• 聚類

• 分類

• 迴歸

• 模型選擇

• 降維

StatsModels – 統計建模、檢驗和分析

Statsmodels 是統計建模工具。這是一個 Python 模組，允許您探索資料、估計統計模型和執行統計檢驗。對於每種型別的資料和估計器，都可以使用全面的描述性統計、統計檢驗、繪圖函式和結果統計。

Seaborn – 用於統計資料視覺化

Seaborn 是一個基於 Matplotlib 的免費開源資料視覺化庫。由於它具有用於繪製具有吸引力和資訊性的統計圖形的高階介面，因此許多資料科學家更喜歡 seaborn 而不是 matplotlib。

Seaborn 具有簡單的函式，使您可以專注於繪圖並學習如何繪製它。Seaborn 是一個必須掌握的必備庫。

Seaborn 的目標是使視覺化成為資料探索和理解的核心部分。

結論

本文解釋瞭如何在 Python 中使用不同型別的庫進行資料分析。我們還了解了它們的應用。