Python數(shù)據(jù)分析好用的工具有哪些?今天為大家推薦七個(gè)數(shù)據(jù)分析師必備的
Pandas：是一個(gè)開源的，BSD許可的庫瘾境，為Python編程語言提供高性能歧杏，易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。Python長期以來一直非常適合做數(shù)據(jù)整理和準(zhǔn)備迷守，但對于數(shù)據(jù)分析和建模則不那么重要犬绒，Pandas有助于填補(bǔ)這一空白，使您能夠在Python中執(zhí)行整個(gè)數(shù)據(jù)分析工作流程兑凿，無需切換到更像域特定的語言凯力。
PuLP：是一個(gè)用Python編寫的線性編程建模器，可以生成文件LP文件并使用高度優(yōu)化的解算器礼华，GLPK咐鹤，COIN CLP / CBC，CPLEX和GUROBI來解決這些線性問題圣絮。
Matplotlib：是一個(gè)Python 2D繪圖庫祈惶，可以生成各種硬拷貝格式和跨平臺交互式環(huán)境的出版物質(zhì)量數(shù)據(jù)。
cikit-Learn：是一個(gè)簡單有效的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工具扮匠，它的優(yōu)點(diǎn)在于它可供所有人使用捧请，并可以在各種環(huán)境中重復(fù)使用，建立在NumPy餐禁，SciPy和mathplotlib之上血久。
Spark:Spark由一個(gè)驅(qū)動(dòng)程序組成，該程序運(yùn)行用戶的主要功能并在集群上執(zhí)行各種并行操作帮非，提供的主要抽象是彈性分布式數(shù)據(jù)集氧吐，它是跨群集節(jié)點(diǎn)分區(qū)的元素集合，可以并行操作末盔。
IPython：是一種用于多種編程語言的交互式計(jì)算的命令shell筑舅，最初是為Python編程語言開發(fā)的，提供增強(qiáng)的內(nèi)省陨舱，富媒體翠拣，附加shell語法，選項(xiàng)卡完成和豐富的歷史記錄游盲。
GraphLab Create：是一個(gè)由C++引擎支持的Python庫误墓，用于快速構(gòu)建建大規(guī)模蛮粮，高性能的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
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