大数据&云计算|python数据挖掘常用工具有哪几种？
python有强大的第三方库 ， 广泛用于数据分析 ， 数据挖掘、机器学习等领域 ， 下面小编整理了python数据挖掘的一些常用库 ， 希望对各位小伙伴学习python数据挖掘有所帮助 。
本文插图
1. Numpy
能够提供数组支持 ， 进行矢量运算 ， 并且高效地处理函数 ， 线性代数处理等 。 提供真正的数组 ， 比起python内置列表来说 ，Numpy速度更快 。 同时 ， Scipy、Matplotlib、Pandas等库都是源于 Numpy 。 因为 Numpy内置函数处理数据速度与C语言同一级别 ， 建议使用时尽量用内置函数 。
2.Scipy
基于Numpy,能够提供了真正的矩阵支持 ， 以及大量基于矩阵的数值计算模块 ， 包括：插值运算 ， 线性代数、图像信号 ， 快速傅里叶变换、优化处理、常微分方程求解等 。
3. Pandas
源于NumPy ， 提供强大的数据读写功能 ， 支持类似SQL的增删改查 ， 数据处理函数非常丰富 ， 并且支持时间序列分析功能 ， 灵活地对数据进行分析与探索 ， 是python数据挖掘 ， 必不可少的工具 。
Pandas基本数据结构是Series和DataFrame 。 Series是序列 ， 类似一维数组 ， DataFrame相当于一张二维表格 ， 类似二维数组 ， DataFrame的每一列都是一个Series 。
4.Matplotlib
数据可视化最常用 ， 也是醉好用的工具之一 ， python中著名的绘图库 ， 主要用于2维作图 ， 只需简单几行代码可以生成各式的图表 ， 例如直方图 ， 条形图 ， 散点图等 ， 也可以进行简单的3维绘图 。
4.Scikit-Learn
Scikit-Learn源于NumPy、Scipy和Matplotlib ， 是一 款功能强大的机器学习python库 ， 能够提供完整的学习工具箱(数据处理 ， 回归 ， 分类 ， 聚类 ， 预测 ， 模型分析等) ， 使用起来简单 。 不足是没有提供神经网络 ， 以及深度学习等模型 。
5.Keras
基于Theano的一款深度学习python库 ， 不仅能够用来搭建普通神经网络 ， 还能建各种深度学习模型 ， 例如：自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等 ， 重要的是 ， 运行速度几块 ， 对搭建各种神经网络模型的步骤进行简化 ， 能够允许普通用户 ， 轻松地搭建几百个输入节点的深层神经网络 ， 定制程度也非常高 。
6.Genism
Genism主要用来处理语言方面的任务 ， 如文本相似度计算、LDA、Word2Vec等 。
7.TensorFlow
google开源的数值计算框架 ， 采用数据流图的方式 ， 可灵活搭建深度学习模型 。
【大数据&云计算|python数据挖掘常用工具有哪几种？】
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