python第三方库总结,python数据处理第三方库
python数据分析的第三方库有：1 .Numpy；2、熊猫；3、SciPy4、Matplotlib5、sci kit-Learn；6、Keras7、Gensim好斗。
本教程运行环境：windows7系统，Python3版本3，Dell G3电脑。
Python是数据处理的常用工具，可以处理从几k到几t的数据，具有很高的开发效率和可维护性，以及很强的通用性和跨平台性。Python可以用于数据分析，但是单纯依靠Python自己的库进行数据分析有一定的局限性。需要安装第三方扩展库，增强分析挖掘能力。
Python数据分析需要安装的第三方扩展库有Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等。
1. Pandas
Pandas是Python的一个强大而灵活的数据分析和探索工具，包括Series和DataFrame等高级数据结构和工具。安装Pandas可以让Python中的数据处理变得非常快速简单。
Pandas是Python的一个数据分析包。Pandas最初是作为金融数据分析工具开发的，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
熊猫是为了解决数据分析的任务而创建的。Pandas整合了大量的库和一些标准的数据模型，并提供了高效操作大型数据集的工具。Pandas提供了大量的函数和方法，让我们快速方便地处理数据。Pandas包含先进的数据结构和工具，使数据分析快速简单。它建立在Numpy之上，使得Numpy的应用变得简单。
具有坐标轴的数据结构，支持自动或显式数据对齐。这可以防止由于数据结构不一致和处理来自不同来源和索引的数据而导致的常见错误。
用熊猫处理丢失的数据更容易。
合并流行的数据库(如基于SQL的数据库)
Pandas是数据澄清/分类的最佳工具。
2. Numpy
Python不提供数组函数，Numpy可以提供数组支持和相应的高效处理函数。它是Python数据分析的基础，是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基础的函数库，其数据类型对Python数据分析非常有用。
Numpy提供了两个基本对象：ndarray和ufunc。Ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是可以处理数组的函数。Numpy的功能：
n维数组，快速高效使用内存的多维数组，提供矢量化的数学运算。
您可以对整个数组中的数据执行标准的数学运算，而无需使用循环。
将数据转移到用低级语言(C\C)编写的外部库非常方便，外部库以Numpy数组的形式返回数据也很方便。
Numpy不提供高级的数据分析功能，但是它可以提供对Numpy数组和面向数组的计算的更深入的理解。
#一般用np作为numpy的别名
将numpy作为np导入
#创建一个数组
a=np.array([2，1，0，5])
打印(一份)
打印(a[:3])
打印(a.min())
排序()
b=np.array([1，2，3]，[4，5，6])
打印(b * b)3. Matplotlib
Matplotlib是一个强大的数据可视化工具和绘图库。它是一个Python库，主要用于绘制数据图。它为绘制各种可视化图形提供了命令字体和简单的界面，使用户可以方便地掌握图形的格式，绘制各种可视化图形。
Matplotlib是Python的可视化模块，可以轻松的只做折线图、饼状图、直方图等专业图形。
使用Matplotlib，您可以自定义图表的任何方面。他支持所有操作系统下不同的GUI后端，可以输出图形到常见的矢量图和图形测试，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF。通过数据绘制，我们可以把枯燥的数字变成成年人容易接受的图形。
Matplotlib是一个基于Numpy的Python包。这个包提供了命令式的数据绘制工具，主要用来绘制一些统计图。
Matplotlib有一组默认设置，允许定制各种属性。您可以控制Matplotlib中的每个默认属性：图像大小、每英寸点数、线宽、颜色和样式、子图像、坐标轴、网络属性、文本和文本属性。
4. SciPy
SciPy是一套致力于解决科学计算中各种标准问题域的软件包。包含最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅立叶变换、信号处理与图像处理、常微分方程求解及其他科学与工程中常用的计算等功能。这些对于数据分析和挖掘非常有用。
Scipy是一个方便易用的专门为科学和工程设计的工具。
Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。
Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy；有着绘图工具包Matplotlib;有着科学计算工具包Scipy。
Python能直接处理数据，而Pandas几乎可以像SQL那样对数据进行控制。Matplotlib能够对数据和记过进行可视化，快速理解数据。Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持，Theano提供了升读学习框架（还可以使用CPU加速）。
5. Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。
Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块，基于BSD开源许可证。
Scikit-Learn的安装需要Numpy Scopy Matplotlib等模块，Scikit-Learn的主要功能分为六个部分，分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。
Scikit-Learn自带一些经典的数据集，比如用于分类的iris和digits数据集，还有用于回归分析的boston house prices数据集。该数据集是一种字典结构，数据存储在.data成员中，输出标签存储在.target成员中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的机器学习算法，通过一个统一的接口来使用，Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法。
Scikit-Learn还有一些库，比如：用于自然语言处理的Nltk、用于网站数据抓取的Scrappy、用于网络挖掘的Pattern、用于深度学习的Theano等。
7. Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
8. Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
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