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2.3 Python数据分析工具
2015-12-11 15:21:45     我来说两句
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本文所属图书 > Python数据分析与挖掘实战

本书共15章,分两篇:基础篇和实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的  立即去当当网订购

Python本身的数据分析功能不强,需要安装一些第三方扩展库来增强它的能力。本书用到的库有Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas、Scikit-Learn、Keras和Gensim等,下面将对这些库的安装和使用进行简单的介绍。

如果读者安装的是Anaconda发行版,那么它已经自带了以下库:Numpy、Scipy、Mat-plotlib、Pandas和Scikit-Learn。

本章主要是对这些库进行简单的介绍,在后面的章节中,会通过各种案例对这些库的使用进行更加深入的说明。本书的介绍是有所侧重的,读者可以到官网阅读更加详细的使用教程。值得一提的是,本书所介绍的扩展库,它们的官网上的帮助文档都相当详细。

Python进行科学计算是很丰富的学问,本书只是用到了它的数据分析和挖掘相关的部分功能,所涉及的一些库如表2-4所示。读者可以参考书籍《用Python做科学计算》了解更多信息。


 

限于篇幅,我们仅仅介绍本书的案例中会用到的一些库,还有一些很实用的库并没有介绍,如涉及图片处理可以用Pillow(旧版为PIL,目前已经被Pillow代替)、涉及视频处理可以用OpenCV、涉及高精度运算可以用GMPY2等,而对于这些额外的知识,建议读者在遇到相应的问题时,自行到网上搜索相关资料。相信通过对本书的学习后,读者解决Python相关问题的能力一定会大大提高的。

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