¿Cuáles son las herramientas de minería de datos de Python?
1. Numpy
Puede proporcionar soporte para matrices, realizar operaciones vectoriales y manejar eficientemente funciones, procesamiento de álgebra lineal, etc. Al proporcionar matrices reales, Numpy es más rápido que las listas integradas de Python. Al mismo tiempo, bibliotecas como Scipy, Matplotlib y Pandas se derivan de Numpy. Dado que las funciones integradas de Numpy procesan datos a la misma velocidad que el lenguaje C, se recomienda utilizar las funciones integradas tanto como sea posible.
2.Scipy
Basado en Numpy, puede proporcionar soporte matricial real y una gran cantidad de módulos de cálculo numérico basados en matrices, que incluyen: operaciones de interpolación, álgebra lineal, señales de imagen, Transformada rápida de Fu Liye, procesamiento de optimización, resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias, etc.
3. Pandas
Derivado de NumPy, proporciona potentes funciones de lectura y escritura de datos, admite adiciones, eliminaciones, modificaciones y consultas similares a SQL. Tiene funciones ricas de procesamiento de datos y admite. Funciones de análisis de series de tiempo. El análisis y la exploración flexibles de datos son una herramienta indispensable para la minería de datos de Python.
Las estructuras de datos básicas de Pandas son Series y DataFrame. La serie es una secuencia, similar a una matriz unidimensional. DataFrame es equivalente a una tabla bidimensional, similar a una matriz bidimensional. Cada columna de DataFrame es una serie.
4.Matplotlib
La visualización de datos es la herramienta más utilizada y una de las más útiles. Es una biblioteca de dibujo muy conocida en Python. Se utiliza principalmente para 2-. dibujo dimensional. Solo requiere unos pocos pasos simples. Las líneas de código pueden generar varios gráficos, como histogramas, gráficos de barras, diagramas de dispersión, etc., así como dibujos 3D simples.
5. Scikit-Learn
Scikit-Learn se deriva de NumPy, Scipy y Matplotlib. Es una poderosa biblioteca de Python para aprendizaje automático que puede proporcionar una caja de herramientas de aprendizaje completa (procesamiento de datos, regresión, clasificación, agrupamiento, conjeturas, creación de perfiles de modelos, etc.) y es fácil de usar. La desventaja es que no proporciona modelos como redes neuronales y aprendizaje profundo.
6.Keras
Según la biblioteca Python de aprendizaje profundo de Theano, no solo se puede usar para construir redes neuronales ordinarias, sino también para construir varios modelos de aprendizaje profundo, como: codificadores automáticos, red neuronal recurrente, red neuronal recurrente, red neuronal convolucional, etc. Lo importante es que la velocidad de ejecución es de unos pocos bloques, lo que simplifica el proceso de construcción de varios modelos de redes neuronales y permite a los usuarios comunes crear fácilmente cientos de nodos de entrada. Redes neuronales profundas También son altamente personalizables.
En cuanto a qué son las herramientas de minería de datos de Python, el editor de Global Ivy lo ha compartido con usted aquí. El aprendizaje no tiene fin y, por lo tanto, aprender una habilidad lo beneficiará de por vida. estudias mucho, nunca es demasiado tarde para empezar. Si desea continuar aprendiendo sobre los materiales de programación y los métodos de aprendizaje de Python, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para aprender.