编译姚佳灵康欣非常欢迎你个人把这篇内容转发到朋友圈, 至于其他的机构或者是自媒体想要转载的话, 那就一定要在后面留言并且申请获得授权才行。如果你已经决定把作为你的编程语言, 那么你脑海里的下一个问题将会是: “进行数据分析有哪些库可用呢? ”。市面上存在众多被用于执行数据分析工作的代码库, 然而你完全无需感到忧虑, 因为对于你来说, 并不需要费力去通晓所有那些具备使用条件的工具框架。你仅仅需要熟悉五个特定的库项范畴, 便足以高效解决日常中绝大多数的分析性任务场景。接下来我们不妨对这一批包括的五个主要库分别展开基础层面的简要概括说明工作进程, 并且同时还将为你个人提供出一些关于如何进一步深入学习掌握这些核心内容的最优路径指南资源。关于科学计算这件事儿, 因为它构成了那些被搭建在更高层级之上的各种工具的基础底座, 所以对于这个问题来说, 它的重要性是非常突出的, 具体来讲的话, 下面是它所提供的一些功能情况描述。1. 它是这样一种东西, 叫做N维数组, 这种多位的数组用起来特别快, 也特别高效, 它能节省计算机里的内存空间, 它还提供了一种功能, 能够直接对那些数据做一次性的、整体的数学计算。2. 你是完全可以做到不用去搞循环这一套, 就直接对整个数组里面的数据行进行标准的数学运算的。3. 它非常方便向外部库传递数据, 这些外部库是用一些较低级别的语言编写的, 比如C语言或者C语言。它同样也非常方便让这些外部库将返回的数据以Numpy数组这样的形式呈现出来。NumPy这个工具本身不提供所谓的高级数据分析功能, 不过, 只要你能够真正弄懂什么是NumPy数组, 同时也搞清楚了面向数组的计算到底是怎么回事儿, 这种理解就能帮到你。有了它, 你就能使用类似于之类的那些工具了, 并且用起来会更加有效。教程1. 我们对Numpy这个库做出了一个简单的介绍。2. 这个教程是极其出色的, 它所关注的主要内容是完全集中在Numpy的可用性上面的。SciPy库的构建是离不开NumPy的, 因为SciPy要依赖于NumPy库。NumPy能够提供非常便捷且快速的、用于处理N维向量数组的操作功能。SciPy库本身就是建立在和NumPy数组协同工作的基础之上的, 它为用户提供了一些非常友好的、并且十分高效的数值运算例程, 比如说, 包括数值积分和优化等内容在内的部分。此外, Sci中还专门提供了相应的模块, 这些模块可以解决优化问题、线性代数计算、积分运算以及其他多种在数据科学领域中需要进行的常规任务。教程我实在是难以找到更为精良的资源了毕竟这份教程便是学习Scipy的最为绝佳的最佳之选。它里面包含了高级数据结构, 还有那些能够让数据分析变得快速、又简单的工具。这个东西是建立在NumPy上面来的。这样一来, 以NumPy为中心的应用程序就变得简单了。1. 这是一种带有坐标轴的数据结构, 它支持自动或者明确的数据对齐操作。这样做可以有效防止因为数据没有对齐而产生的常见错误, 同时也可以避免因处理来自不同来源且采用不同索引的数据而引发的常见问题。2. 通过使用这种方法, 可以更轻松地对那些存在缺失情况的数据进行进一步的加工和处理。3. 把那些在流行数据库, 比如基于SQL的数据库当中, 能够找得到的关系操作部分给合并到一起。它是用来做数据的清洗和整理的最好工具。教程1. 快速入门2. Essa 制作了一系列以讲解为目标的视频内容。观看这些视频能够有效地帮助你熟悉核心要点。3. 此外, 千万不要错过Shane所提供的教程视频, 该视频针对Numpy和Scipy进行了全面而详尽的讲解。这是一个可视化的功能模块, 它能够让用户非常容易地制作出线条图、饼图、柱状图以及其他类型的专业图形, 并且在使用的时候, 用户可以定制图表的任意一个方面, 当在中使用的时候, 还具有一些互动性的操作功能, 比如缩放画面或者平移视角。它能够在各种操作系统上面, 支持那些不一样的GUI后端。并且它还能把图形输出成常见的矢量图和图形格式。比如说像PDF、SVG、JPG、PNG、BMP还有GIF这些都算是常见地格式。教程1. 在您的那个站点上面, 存在着一个相当好的教程。2. 推荐由 Packt 出版社出版的这一本操作宝典, 对于初学者而言, 此书的质量确实是非常优秀的。-learn-learn是一个用于机器学习的模块。它建立在Scipy之上提供了一套常用机器学习算法让使用者通过一个统一的接口来使用。-learn有助于你迅速地在你的数据集上实现流行的算法。只要你去看一下那个名为的地方所提供的算法列表, 你就会立即意识到, 这其中包括了许许多多用于标准机器学习任务的工具, 诸如集群分析、判别归类以及回归预测等等。教程1. -learn入门2. 这句话来源于教程。:)结束语除此之外, 还存在一些其他的库, 比如, 用来做自然语言处理的 nltk, 用来抓网站数据的, 用来搞网络挖掘的, 还有用来深度学习的。可是, 要是你刚开始起步进入学习状态的话, 我是觉得应该去提前对下面所列出的这五个库进行熟悉工作。我讲过了。那些个教材, 全都特别地合适于我们这些刚入门的人去学习的。但是在大家开始动手去学习这些教材之前。必须要对那个编程语言里头最基础的那些知识点先要做到有一个熟悉的感觉。 数据科学之5个最佳Python库，为初学者定制的教程
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