¿Qué son las bibliotecas de análisis de datos de Python?

Bibliotecas de terceros esenciales para el análisis de datos de Python:

1. Pandas

Pandas es una herramienta de exploración y análisis de datos potente y flexible para Python, incluido Advanced. estructuras de datos y herramientas como Serise y DataFrame, instale Pandas Pandas es una herramienta de exploración y análisis de datos poderosa y flexible para Python, que incluye estructuras de datos y herramientas avanzadas como Serise y DataFrame.

Pandas es un paquete de análisis de datos de Python. Pandas se desarrolló originalmente como una herramienta para analizar datos financieros, por lo que Pandas brinda un excelente soporte para el análisis de series temporales.

Pandas fue creado para resolver tareas de análisis de datos e integra una gran cantidad de bibliotecas y modelos de datos estándar para proporcionar las herramientas necesarias para manejar eficientemente grandes conjuntos de datos.

1. Pandas contiene herramientas y estructuras de datos avanzadas para hacer que el análisis de datos sea rápido y sencillo.

2. Numpy

Numpy puede proporcionar soporte para matrices y las correspondientes funciones de procesamiento eficiente. Es la base del análisis de datos de Python y también se utiliza en bibliotecas de procesamiento de datos y computación científica. Scipy y Pandas La biblioteca de funciones más básica, sus tipos de datos son muy útiles para el análisis de datos de Python.

Numpy proporciona dos objetos básicos: ndarray y ufunc. ndarray es una matriz multidimensional que almacena un único tipo de datos y ufunc es una función que puede manejar matrices.

3. Matplotlib

Matplotlib es una poderosa herramienta de visualización de datos y una biblioteca de gráficos. Es una biblioteca de Python que se utiliza principalmente para dibujar gráficos de datos. La fuente y la interfaz simple facilitan a los usuarios dominar los formatos gráficos y dibujar varios gráficos visuales.

Matplotlib es un módulo de visualización de Python que puede crear fácilmente gráficos profesionales como gráficos de líneas, gráficos circulares y gráficos de barras.

Matplotlib es un conjunto de paquetes de Python basados ​​en Numpy. Este paquete proporciona una gran cantidad de herramientas de dibujo de datos, que se utilizan principalmente para dibujar algunos gráficos estadísticos.

4. SciPy

SciPy es un paquete de software diseñado específicamente para resolver diversas áreas de problemas estándar en informática científica. Incluye funciones como optimización, álgebra lineal, integración, interpolación y cálculos comunes. utilizados en ciencia e ingeniería, como ajuste, funciones especiales, transformada rápida de Fourier, procesamiento de señales y procesamiento de imágenes, y resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias, son muy útiles para el análisis y la minería de datos.

SciPy es un paquete de software Python conveniente y fácil de usar diseñado para ciencia e ingeniería, que incluye estadística, optimización, integración, módulos de álgebra lineal, transformadas de Fourier, procesamiento de señales e imágenes y solucionadores de ecuaciones diferenciales ordinarias. esperar. Scipy confía en Numpy y proporciona muchas rutinas numéricas eficientes y fáciles de usar, como integración y optimización numérica.

5. Keras

Keras es una biblioteca de aprendizaje profundo, una red neuronal artificial y un modelo de aprendizaje profundo. Se basa en Theano y se puede utilizar para construir. redes neuronales ordinarias y varios modelos de aprendizaje profundo, como procesamiento de lenguaje, reconocimiento de imágenes, codificadores automáticos, redes neuronales recurrentes, redes de auditoría recursivas, redes neuronales convolucionales, etc.

6. Scrapy

Scrapy es una herramienta específica para rastreadores. Tiene funciones como lectura de URL, análisis de HTML y almacenamiento de datos. Puede utilizar la biblioteca de red asincrónica Twisted. comunicación de red y tiene una arquitectura clara y contiene una variedad de interfaces de middleware que pueden satisfacer de manera flexible diversas necesidades.

7. Gensim

Gensim es una biblioteca utilizada para modelar temas de texto. Se utiliza a menudo para manejar tareas de lenguaje. Es compatible con TF-IDF, LSA, LDA y Word2Vec. Una variedad de algoritmos de modelado de temas admiten la capacitación en tiempo real y proporcionan interfaces API para tareas comunes como el cálculo de similitudes y la recuperación de información.